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本帖最后由 冰点也疯狂 于 2020-2-26 15:08 编辑
6 P; d0 Y$ i' h7 s3 S: C
4 @, {, L( t/ F8 T课程大纲0 U" V/ O! v9 {+ r; q0 m4 e
第一课 深度学习总体介绍& E* L/ B) i( S% x0 h" T
1. 神经网络：传统到现代
5 h3 ~# {& M( w5 K r 2. 深度学习应用特点7 g( ^5 h& ?7 c4 ]" Y" K* k
3. 深度学习发展方向
+ X5 e+ p+ B3 J' Q, A& a 4. 深度学习框架比较：用Tensorflow进行课程学习: 2 P+ w3 E$ k' Z) n
5. 实例：Tensorflow基础
% L; D4 J* V. N/ ~
2 g% a3 `% _2 D9 E, H6 j3 X# `第二课 传统神经网络
! s% t" z+ M" _/ k8 L' U- q2 s 1. 神经网络起源：线性回归#
2 X. V; t) {1 n3 C' [% P# o2 C 2. 从线性到非线性：非线性激励8" x( j- E: j1 F+ N$ Y7 A
3. 神经网络的构建：深度广度复杂度扩展$ A: H+ R# b! T) h8 ?" h) i: t
4. 神经网络的“配件”：损失函数，学习率，动量，过拟合7 S1 T u* m. O2 W
5. 实例: 传统神经网络实现! z! b2 b) [3 w0 G3 j/ ]) K
; _. @) S' V' g/ k, m( B第三课 卷积神经网络－基础篇0 V8 s6 m9 p" Q( E _! V
1. 链式反向梯度传导* T K2 S+ t1 M& q; _
2. 卷积神经网络－卷积层：正向反向推导2 w' F0 p) i* F9 A Z
3. 卷积神经网络－功能层：非线性激励，降维，归一化，区域分割，区域融合
: y) H2 A( q- ]; i 4. 实例：简单卷积神经网络运行; j. s+ n4 ]' X& a2 `) p
! H5 W, J, k: L& s第四课 卷积神经网络－高级篇* c6 z' o3 J0 L2 ` Y
1. AlexNet 最早的现代神经网络
7 g. `! L" _& s% |7 V 2. VGG，GoogleNet,，ResNet. 近期的高级网络
. Y! u: D! u2 N! p: B; x 3. Deepface 结构化图像网络3 n% C! G+ }2 R2 m4 r- h
4. U-Net 深度图片生成网络：逆卷积作用0 A1 L# C4 `% E4 ]
5. 实例：利用已有模型进行物体分类／特征提取
1 V$ z" ^2 {' C' [7 d6 @+ G! [1 \7 V- v4 D/ Q# [! f& U
第五课 卷积神经网络－目标分类" {$ M' D' D5 v
1. 目标分类基本框架" d: k) j; j( T" ?8 ]
2. 迁移学习
6 m3 [% {, J3 G3 A 3. 个人研究分享：如何设计新的的网络; c1 `. f$ N+ }9 c+ q: `
4. 实例训练：表情识别／人脸识别／动物识别
6 q. R( B9 R( `; Y4 B- K& w6 T+ X4 O; z8 i
第六课 卷积神经网络－目标探测
$ O9 ?! \. G# N- t! Q' S 1. 目标探测介绍2 a7 ^$ ^, C# i; J' V9 O6 j
2. 传统方法总结－DPM; V3 n& m1 t1 F' f+ i
3. RCNN 系列：RCNN，Fast RCNN，Faster RCNN
0 k; T( b* J' O5 V6 }$ K# e: `1 Z8 @ 4. YoLo系列
. n3 m- d$ v' `5 `: t 5. 实例：目标探测模型训练／部署
9 L7 G: D# C" G+ J5 d/ a
( u- ~5 T2 L# l8 S第七课 递归神经网络
- P e) r7 N, v* \1 g- p 1. RNN基本原理0
* I! w6 V0 D i( V 2. 升级版RNN：LSTM+ U8 {4 {( T2 |: w f D
3. 语言特征提取 Word2Vec4 F- 2 h* m0 D4 u$ E0 Z8 J& I1 s
4. 实例：LSTM用于语句生成6 L: \9 h# a6 g0 k4 T
( S8 F5 T" q$ n8 _+ A; q
第八课 递归网络卷积网络结合： CNN＋RNN3
# A( p* ]9 t- ~8 z o3 ^* Z( c9 T 1. CNN＋RNN
2 D" x3 ?8 t% y/ w) V# `) z 2. 图片标注：学会看图说话5
- M" }8 k. y W! I+ o6 F 3. 视频分类：时间信号帮助更多
: W3 m& O: m& z9 l 4. 图片问答：对话机器人升级版" }/ P$ W* a6 |! H! m- {2 l& ]
5. 实例：图片标注实例2
; X4 ^+ | i' N3 s1 U( {
6 q- k4 s' Q' V' e! D第九课 生成对抗网络：GAN 1. GAN原理基础
: J }$ ]' R. B+ g. Z! f4 c 2. 深度GAN：GAN ＋深度学习* u" F4 ~( G9 ^ v% F9 w1 C/ Q
3. 条件GAN：生成图片由我控制
2 |( i) \8 X% D u 4. info GAN：无监督找特征
9 g% ~: F( D! h: `' w; l/ f1 R) K) k# \ 5. Wasserstein GAN：理论创新
( Y% C; {' l$ |* q8 X) x 6. 实例：Pix2Pix 自定义图片生成: ^" e5 g8 _+ q2 V
1 z6 J* W! d! Y) F. L( ?" J! U# M8 V第十课 增强学习/ ?- E! a3 e4 r8 B2 N3 y& q& F) }
1. 增强学习基础
( B5 Q- t3 \7 l. k 2. DQN 深度增强学习
4 F6 R7 u; ^- a( Q8 Z 3. DQN 改进模型( ^' u0 w' g* v. N
4. A3C 模型：高效游戏机器人
7 A# ]! C+ a% l* t/ Z 5. 实例：DQN用于Atari游戏学习4 j/ l. j# o* g7 R
; ~; W1 |$ m8 L3 s5 o2 P4 p |
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