【精华】深度学习入门到精通

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王而川

王而川

我是王而川,哈尔滨乐川科技有限责任公司公司CEO,企业培训负责人,天津大学软件学院的一名硕士,人工智能与数据挖掘实验室,专注研究无人驾驶领域的目标识别与跟踪。本人对机器学习,深度学习都有一定的研究。某培训学院创始人,人工智能培训讲师,专业从事机器学习与深度学习培训。
简  介 本课程从0到1,讲解深度必备知识。本课程主要讲解:深度学习数学基础、线性分类器和人工神经网络、计算机视觉与卷积神经网络CNN、深度学习框架与应用、物体检测与图片风格识别、词嵌入/word2vec与相关应该用、循环神经网络RNN与长短时记忆网络、循环神经网络应用、强化学习与DQN、深度学习与各种迁移学习。
公开课主题: 深度学习-从0到100,完整版教学 
预计课时数:40课时 
课程适合人群  深度学习入门学子、深度学习进阶学子 
课程介绍:本课程从0到1,讲解深度必备知识。本课程主要讲解:深度学习数学基础、线性分类器和人工神经网络、计算机视觉与卷积神经网络CNN、深度学习框架与应用、物体检测与图片风格识别、词嵌入/word2vec与相关应该用、循环神经网络RNN与长短时记忆网络、循环神经网络应用、强化学习与DQN、深度学习与各种迁移学习。
课程大纲:(请列出每节课的知识点) 
第一章:深度学习数学基础
第一节 微积分重点讲解28:47
第二节 概率统计重点讲解30:00
第三节 线性代数重点讲解30:00
第四节 凸优化讲解44:28
 
第二章:线性分类器和人工神经网络
第一节 深度学习与神经网络29:38
第二节 分类学习与原理30:00
第三节 BP算法与SGD优化30:00
第四节 BP算法与SGD优化二45:10
第三章:计算机视觉与卷积神经网络CNN
第一节 卷积神经网络cnn29:22
第二节 卷积神经网络cnn训练与优化30:00
第三节 正则化与Dropout30:00
第四节 典型结构与其优化39:08
 
第四章:深度学习框架与应用
第一节 Caffe重点介绍与使用28:24
第二节 Torch重点介绍与使用30:00
第三节 TensorFlow重点介绍与使用30:00
第四节 MxNet重点介绍与使用45:16
 
第五章:物体检测与图片风格识别
第一节 物体检测问题29:02
第二节 Deformable Parts Model30:00
第三节 RCNN,Fast-RCNN,Faster-RCNN30:00
第四节 RFCN39:20
 
第六章:词嵌入/word2vec与相关应该用
第一节 NLP介绍25:59
第二节 NLP处理30:00
第三节 工具word2vec30:00
第四节 NLP处理二29:10
 
第七章:循环神经网络RNN与长短时记忆网络
第一节 循环神经网络RNN28:57
第二节 循环神经网络RNN30:00
第三节 长短期记忆网络30:00
第四节 应用案例详解47:19
 
第八章:循环神经网络应用
第一节 RNN与LSTM29:43
第二节 图像描述30:00
第三节 音乐合成30:00
第四节 翻译系统与其他48:17
 
第九章:强化学习与DQN
第一节 强化学习28:47
第二节 强化学习与dqn30:00
第三节 强化学习技术详解30:00
第四节 应用与实战20:15
 
第一十章:深度学习与各种迁移学习
第一节 迁移学习28:37
第二节 迁移学习技术30:00
第三节 深度学习与迁移学习30:00
第四节 案例实战35:30

讲师介绍:讲师王而川,哈尔滨乐川科技有限责任公司公司CEO,企业培训负责人,天津大学软件学院的一名硕士,人工智能与数据挖掘实验室,专注研究无人驾驶领域的目标识别与跟踪。本人对机器学习,深度学习都有一定的研究。某培训学院创始人,人工智能培训讲师,专业从事机器学习与深度学习培训。 
 

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* 课程提供者:王而川

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