阿里云深度学习免费课程上线

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深度学习基础课程

感知器基础介绍

1.什么是深度学习
2.什么是感知器
3.感知器能够做什么
4.感知器如何训练
5.感知器的实现和应用

线性单元和梯度下降

1.线性单元和梯度下降
2.线性单元的模型
3.监督和无监督学习
4.梯度下降优化算法
5.编码实现和解读

神经网络和反向传播算法

1.什么是神经元
2.神经网络是啥
3.计算神经网络矩阵表示
4.神经网络的训练
5.神经网络的实现和应用

卷积神经网络介绍

1.卷积神经网络
2.激活函数-Relu
3.卷积神经网络卷积层训练
4.Pooling层的训练
5.卷积神经网络实现和应用

循环神经网络和LSTM

1.循环神经网络和LSTM介绍
2.深度循环神经网络
3.RNN的实现和应用
4.长短时记忆网络的前向计算
5.长短时记忆网络的实现

递归神经网络

1.递归神经网络的介绍
2.递归神经网络的前向计算
3.权重梯度的计算
4.误差项的传递和权重更新
5.递归神经网络实现和应用

Tensorflow&Caffe介绍

1.Tensorflow安装与使用介绍
2.Tensorflow构建神经网络
3.Tensorflow实现与应用
4.Caffe的安装与使用介绍
5.Caffe实现与应用

强化学习介绍

1.强化学习的基础介绍
2.强化学习的计算
3.强化学习的训练
4.强化学习的实现
5.强化学习的应用

对抗性生成网络

1.对抗性生成网络概述
2.对抗性生成网络的计算
3.对抗性生成网络的训练
4.对抗性生成网络的实现
5.对抗性生成网络的应用

迁移学习

1.迁移学习介绍
2.迁移学习的计算
3.迁移学习的训练
4.迁移学习的实现
5.迁移学习的应用

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