TA的每日心情 | 怒
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签到天数: 1280 天 [LV.10]以坛为家III
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第1课 跌宕起伏70年：神经网络发展概述；最简单的神经元仿生：单层感知器。
O" ^4 Q; W/ w9 R. F$ c6 k4 X4 t) k第2课 线性神经网络，BP神经网络，基于梯度下降的各种学习算法；BP神经网络应用：信用识别；为什么BP网络丌能支持太多的隐层数？; N% G) w V* g
1 F% n- C8 G4 l v- n" x/ ]第3课 Imagenet介绍。BP神经网络应用：图像压缩；稀疏自动编码器与特征提取。 ^: l5 u4 m4 `1 Q
第4课 能联想和记忆的Hopfield神经网络，DHNN与DCNN；应用：OCR识别，解决旅行商问题。8 \! _/ m) ^8 }+ S: p! U8 _4 C& d- t3 I' r
第5课 模拟退火算法与Boltzmann机：随机版的Hopfield神经网络。9 T2 n) t0 |: U5 C1 M8 g
$ z3 s/ V; Y, o; ^6 H5 ^第6课 马尔科夫链；受限Boltzmann机RBM，Gibbs采样，CD学习算法。3 b& _2 o7 P8 m: G% u7 G
第7课 应用RBM进行协同过滤；深度置信网络（DBN）：利用堆叠的RBM进行权值预训练，应用于图像编码与解码，图像识别；生成式模型与判别式模型。) {: _$ K! B( k0 h, U1 b, C
+ w5 u2 s3 r3 K, n第8课 万能逼近器：径向基神经网络；PCA与SVM神经网络。/ X G/ p! P. c2 u
第9课 局部感受野与卷积神经网络CNN；经典应用：MNIST手写体数字识别，Imagenet图像识别；GPU计算。
7 J- P& q8 d- ?- S第10课 计算机博弈原理，深度学习与AlphaGo，价值网络与策略网络的设计，构成和训练。/ I7 K' N ] P9 d; A( K6 f+ m$ k9 _
8 Y1 [1 U2 n! A* G# c. A第11课 蒙特卡洛树搜索与强化学习，Deepmind通用人工智能的尝试。堆叠150层的超深度网络：深度残差网络及其在Imagenet比赛中的表现。( A% n- ]; I7 A4 ^2 X. X/ B
第12课 递归神经网络RNN；ELMAN和NARX；BPTT学习算法；对抗梯度消失；LSTM原理与结构。
( q: f- E7 w g& I i0 O) N第13课 深度学习在自然语言处理中的应用，word2vec原理与实践；CBOW与Skip-gram；NLP的基本问题，将LSTM应用于中文自动分词和命名实体识别。7 r+ n j$ l0 {' N- f% |/ E
4 |% ?- a1 h7 x! f0 v2 X. N9 s9 ]! |2 {, A: [$ e; [
授课对象：
+ [' F, ]/ C* G: d* P对神经网络技术和深度学习感兴趣者，潜在研究者，爱好者，职业方向准备转型高级数据分析师，迈向数据科学家的朋友。较好是学习过炼数成金上《机器学习》课程或具备类似能力。
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5 D0 h( }! m' s; X/ P7 r收获预期：& a' t4 f# |0 m2 `' [5 p4 E4 O6 v
熟悉神经网络技术和深度学习，懂得怎样运用到自己的实际工作，设计有一定规模的学习系统，智能化地解决某些场景的实际问题。个人技术能力和数据分析能力，知识见解有明显增长# P' q) v7 y+ V5 Z0 J+ S
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授课讲师：$ c& b/ g3 F' z1 { N* w$ _1 {3 v( t" o7 B
tigerfish，知名数据库网站ITPUB创始人，知名数据分析网站炼数成金创始人。数据库专家，数据分析专家，有丰富的IT领域、数学领域的知识经验。他将带领他的数据分析团队完成整个授课工作。: f/ d7 J+ M/ J! ^6 g( X, ?
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发表于 2017-10-27 00:26:53
发表于 2017-10-27 00:31:02
