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本帖最后由 冰点也疯狂 于 2020-2-26 15:08 编辑 " q$ U! H. ]8 K
6 k! S, C6 w( l' A课程大纲
; t1 Y$ p9 Z( b2 m: {- D6 p+ ^第一课 深度学习总体介绍( M- u+ M2 T5 {
1. 神经网络：传统到现代# K, |# S# O/ a; N4 l% E# q
2. 深度学习应用特点+ k# }) Q6 ?9 i7 A& A7 M
3. 深度学习发展方向
- C3 R6 h% s3 f0 q 4. 深度学习框架比较：用Tensorflow进行课程学习: - F# d0 @) O# V
5. 实例：Tensorflow基础
" |9 H0 \+ ^1 }% I
- M1 B v* ^7 `$ R9 h第二课 传统神经网络/ k7 a+ v( H# A" z
1. 神经网络起源：线性回归#
( U4 E6 V7 q, q: L$ r6 n 2. 从线性到非线性：非线性激励8) d" l4 `' @: Q& o- L( c8 ?" z) b' k
3. 神经网络的构建：深度广度复杂度扩展
. l. _! ~0 w) Z& | 4. 神经网络的“配件”：损失函数，学习率，动量，过拟合
' V* q/ r$ F# g0 [ 5. 实例: 传统神经网络实现7 z0 d. M/ S1 [# \% ^
9 B5 i, P0 u0 a第三课 卷积神经网络－基础篇
) v3 P) V, C9 ]: O |4 N. h8 f 1. 链式反向梯度传导+ q8 d( i& J6 q; u) T$ W6 l
2. 卷积神经网络－卷积层：正向反向推导8 O) D: Y4 S8 b
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: g" g$ }" M a2 j3 M' ~0 ^, k& A) {7 s
4. 实例：简单卷积神经网络运行9 ]3 n. s9 `4 q/ `' S, {
2 @0 G$ R, X7 W* I Q) N0 E第四课 卷积神经网络－高级篇
" ~2 d$ K6 V0 g3 T1 B! p7 j3 h 1. AlexNet 最早的现代神经网络% o2 w1 I3 ?; o: d% R" ?) T1 l
2. VGG，GoogleNet,，ResNet. 近期的高级网络& O7 O* d: D) ]" }. S
3. Deepface 结构化图像网络
, g3 |: R! R% i3 _ 4. U-Net 深度图片生成网络：逆卷积作用$ p9 ?6 z6 q7 W( K- g2 B
5. 实例：利用已有模型进行物体分类／特征提取. p8 B" A% [5 a6 T" t2 l1 M
1 ?' i" t; g8 h, D; e6 f" O第五课 卷积神经网络－目标分类
: K5 Z" a2 ?. K( o8 y 1. 目标分类基本框架
: ?# }- q3 Y. m 2. 迁移学习# Q/ c- H0 L* p2 r
3. 个人研究分享：如何设计新的的网络0 W6 L/ Y/ ^2 a$ F
4. 实例训练：表情识别／人脸识别／动物识别
7 Y- } _. Z, I" g: Z+ ?
8 B$ ~/ q% ^! s' I' c* I第六课 卷积神经网络－目标探测8 | ]6 G0 Z% _' E
1. 目标探测介绍3 E- ?! @2 _- M+ _
2. 传统方法总结－DPM
" ^5 S$ A$ j$ W% w 3. RCNN 系列：RCNN，Fast RCNN，Faster RCNN+ s2 i( A; c+ n p- G. _* s
4. YoLo系列$ X1 t3 V# p( `1 O( Q, Z8 x
5. 实例：目标探测模型训练／部署) ~- h* W! z- t% U% o
5 h, p. P; o/ Y7 y" p% ^第七课 递归神经网络
9 E. k6 i" X& Q9 ?/ w 1. RNN基本原理0
7 s) H& w8 n+ X6 O) l& g 2. 升级版RNN：LSTM
D7 ]. ^ P4 W" G% ? 3. 语言特征提取 Word2Vec4 F- : V, C8 w5 a/ R" ]4 K. I
4. 实例：LSTM用于语句生成
! c8 V- x( @5 z3 Q; Z) m
0 e9 Z! s x' z. u% f( H第八课 递归网络卷积网络结合： CNN＋RNN3& N. \* c& |; v
1. CNN＋RNN U, o% S8 D& |8 I
2. 图片标注：学会看图说话5
* r. T7 a; \1 C7 }# Z7 j) @ 3. 视频分类：时间信号帮助更多
% g1 g" S" d1 w2 y, F3 J 4. 图片问答：对话机器人升级版
& K8 y) o( [, Q 5. 实例：图片标注实例2
5 a3 n O/ t2 g0 r8 u, n0 Y
, _$ C6 N9 y5 H S, ?第九课 生成对抗网络：GAN 1. GAN原理基础" M5 a; P! Q/ T; X0 U; ^
2. 深度GAN：GAN ＋深度学习$ O s$ ?: T' m# w0 ?$ n0 d" c) E
3. 条件GAN：生成图片由我控制, D) b9 \& Y6 _8 U5 N- m! T
4. info GAN：无监督找特征8 j7 r7 }& @; `: F* H. V! C( h
5. Wasserstein GAN：理论创新7 U9 V6 E# f% m
6. 实例：Pix2Pix 自定义图片生成- N2 P8 ?, z' g J" _
9 m# i1 \* V b: x3 M( d& N第十课 增强学习
6 T: q8 M6 ?' D 1. 增强学习基础: n$ s5 H. Y5 b
2. DQN 深度增强学习
2 H5 K, ?. M# ~8 y! V0 @ 3. DQN 改进模型
: b: b7 J1 t4 p- n; a 4. A3C 模型：高效游戏机器人- G% z5 H1 z! M6 K& q
5. 实例：DQN用于Atari游戏学习) b2 e: u* Q3 A A) n
( e6 B' S T! P" |; A4 ?
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