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小象学院深度学习第四期视频教程

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发表于 2021-2-16 19:53:38 | 显示全部楼层 |阅读模式
小象学院深度学习第四期视频教程
课程大纲
第一课 深度学习总体介绍  1. 神经网络:传统到现代  2. 深度学习应用特点  3. 深度学习发展方向  4. 深度学习框架比较:用Tensorflow进行课程学习:   5. 实例:Tensorflow基础
第二课 传统神经网络;  1. 神经网络起源:线性回归#  2. 从线性到非线性:非线性激励8  3. 神经网络的构建:深度广度复杂度扩展  4. 神经网络的“配件”:损失函数,学习率,动量,过拟合  5. 实例: 传统神经网络实现
第三课 卷积神经网络-基础篇
  1. 链式反向梯度传导  2. 卷积神经网络-卷积层:正向反向推导  3. 卷积神经网络-功能层:非线性激励,降维,归一化,区域分割,区域融合  4. 实例:简单卷积神经网络运行
第四课 卷积神经网络-高级篇( l)
  1. AlexNet 最早的现代神经网络  2. VGG,GoogleNet,,ResNet. 近期的高级网络  3. Deepface 结构化图像网络  4. U-Net 深度图片生成网络:逆卷积作用  5. 实例:利用已有模型进行物体分类/特征提取
第五课 卷积神经网络-目标分类:
  1. 目标分类基本框架  2. 迁移学习  3. 个人研究分享:如何设计新的的网络  4. 实例训练:表情识别/人脸识别/动物识别
第六课 卷积神经网络-目标探测
  1. 目标探测介绍  2. 传统方法总结-DPM  3. RCNN 系列:RCNN,Fast RCNN,Faster RCNN  4. YoLo系列  5. 实例:目标探测模型训练/部署
第七课 递归神经网络
  1. RNN基本原理0  2. 升级版RNN:LSTM  3. 语言特征提取 Word2Vec4 F-   4. 实例:LSTM用于语句生成
第八课 递归网络卷积网络结合: CNN+RNN3
  1. CNN+RNN  2. 图片标注:学会看图说话5   3. 视频分类:时间信号帮助更多  4. 图片问答:对话机器人升级版  5. 实例:图片标注实例2
第九课 生成对抗网络:GAN0
  1. GAN原理基础  2. 深度GAN:GAN +深度学习  3. 条件GAN:生成图片由我控制  4. info GAN:无监督找特征  5. Wasserstein GAN:理论创新  6. 实例:Pix2Pix 自定义图片生成
第十课 增强学习
  1. 增强学习基础  2. DQN 深度增强学习  3. DQN 改进模型  4. A3C 模型:高效游戏机器人  5. 实例:DQN用于Atari游戏学习
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