TA的每日心情 | 无聊
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签到天数: 1007 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。
3 t7 m6 R/ A2 x. a. 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+ x* e. c3 I) z! C8 y! n
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。5 Q( X1 S" y/ K) v0 n/ g
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
, v# P9 v1 z4 f8 f: E2 O% s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 g8 Q- G7 V( ^; j1 y8 P
第6课 马尔科夫链；受限Boltzmann机RBM，Gibbs采样，CD学习算法。
6 F. [. h' r! q& _* J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, C7 l) X, e( z" _% }2 K0 U
第8课 万能逼近器：径向基神经网络；PCA与SVM神经网络。* P- x. r# ~# m
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。
& D# L( ?# t3 H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 _
0 v- _* k" I+ \0 i& 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。
' k5 W9 H5 i" k4 e& X$ V" M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。) d* t. \% f( a! R( ~. s0 U
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
: ~6 L( H9 O, d8 r& {6 [) m0 G% j
1 E7 T+ h- M( _ n4 G/ j授课对象：
% V! C, _7 w/ s" N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。# @+ b, o. c1 W* C1 X( S h# v
+ x8 t9 f( J/ F" `6 T收获预期：& a' t4 f# |0 m2 `8 C5 o- C( ^% k8 M( O
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8 C; r$ W1 q2 A. G
0 W( J- `) M1 h3 h; T9 p/ P3 b7 M, w
授课讲师：$ c& b/ g3 F' z1 { N* w
; Q! ?8 a' T9 v" Q4 e- jtigerfish，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。* ]! Y# @ L% B1 g# R$ [+ K% s
& V! {* g$ O+ K7 ^5 v! g( { X3 j! i+ F( E% I
链接：
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发表于 2017-10-27 00:26:53
发表于 2017-10-27 00:31:02
