TA的每日心情 | 擦汗
11 小时前 |
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签到天数: 808 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。
/ W2 W7 w& y4 z3 O7 c) ~! E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/ v) M. i% B3 }* V
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。
0 A4 z) K7 f1 ~9 O! c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! U+ j) ` D5 e8 n9 F
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
( J# c. i( T! p3 T5 g第6课 马尔科夫链；受限Boltzmann机RBM，Gibbs采样，CD学习算法。
1 R$ q) D4 `4 o1 @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" L. `$ P2 o4 M
第8课 万能逼近器：径向基神经网络；PCA与SVM神经网络。
7 Q. r0 B& i U! d" G& H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。) `+ o4 v+ c' `7 [
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 _
( Z3 B K$ B- U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。' C0 c1 x6 M. n0 k2 x
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。
8 L: _" {- S/ L* ~# O: Z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& M' ]+ f N9 e1 b2 _5 L# i4 y
. S( m. J: w/ |3 W+ e& B8 r授课对象：
* d5 T+ w2 o: i* `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。
* S6 }9 {' t+ r9 ?4 A. _3 o% f* I1 U9 Q" w) j
收获预期：& a' t4 f# |0 m2 `, h; ?6 c2 D+ s$ J
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) Y2 O2 Y' M, w" G* E" m
$ @, k- f( H6 T# u授课讲师：$ c& b/ g3 F' z1 { N* w
- I& u5 m! g* g9 Z. N7 ?2 m: Btigerfish，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。6 x% h, ^7 H6 i0 `2 H& t7 d
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. ?; _: |" S5 R B. o& r链接：; u2 K5 t& U2 P9 i& ]8 T' \6 W
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发表于 2017-10-27 00:26:53
发表于 2017-10-27 00:31:02
