本课程将会探讨深度学习中的基础理论、算法、使用方法、技巧与不同的深度学习模型。

通过本课程的学习，使学员：

1、掌握神经网络基础理论。

2、掌握深度学习中数据处理的基本方法。

3、掌握深度学习训练中调参、模型选择的基本方法。

4、掌握主流深度学习模型的技术特点。

第1章 神经网络基础概念

第2章 数据集处理

第3章 网络构建

第4章 正则化

第5章 优化器

第6章 初始化

第7章 参数调节

第8章 深度信念网络

第9章 卷积神经网络

第10章 循环神经网络