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深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)培訓(xùn)

該課程將系統(tǒng)介紹人工智能中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，特別是深度學(xué)習(xí)的發(fā)展現(xiàn)狀、基本原理和主要方法。包括：人工智能綜述，生物神經(jīng)系統(tǒng)，人工神經(jīng)元模型，BP網(wǎng)絡(luò)，Hopfield網(wǎng)絡(luò)，深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）和深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)等。重點(diǎn)分析若干典型CNN模型，并結(jié)合具體應(yīng)用案例，進(jìn)行編程實(shí)操剖析。

人工智能綜述

1.引言∶ 人工智能及其特點(diǎn)

2.深度人工智能學(xué)習(xí)方法

3.深度學(xué)習(xí)∶Al的新突破

4.支持Al的大數(shù)據(jù)和計算平臺

5.認(rèn)知智能的前沿探索

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)

1.人工神經(jīng)元模型

2.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述

3.BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

4.學(xué)習(xí)算法及改進(jìn)型學(xué)習(xí)算法

5.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練

6.Hopfield網(wǎng)絡(luò)

7.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)章節(jié)回顧

長短期記憶網(wǎng)絡(luò)

1.理解LSTM

2.LSTM與DCNN的結(jié)合

3.強(qiáng)化學(xué)習(xí)的基本原理

4.增強(qiáng)學(xué)習(xí)算法引言

生物神經(jīng)系統(tǒng)

1.深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)

2.基于感知智能的認(rèn)知智能探索

3.人工智能的腦科學(xué)基礎(chǔ)

深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

1.DCNN發(fā)展歷程回顧

2.DCNN基本原理

3.典型DCNN結(jié)構(gòu)

4.編程實(shí)操剖析

5.深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)討論

6.深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)總結(jié)

深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)

1.強(qiáng)化學(xué)習(xí)問題和MDP與隨機(jī)動態(tài)規(guī)劃

2.典型的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法

3.深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)