第一部分:深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)
1. 導(dǎo)論
- 深度學(xué)習(xí)簡介
- 為什么深度學(xué)習(xí)?
- 深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程
2. 數(shù)學(xué)基礎(chǔ)
- 線性代數(shù)回顧
- 概率與統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)
3. 機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)
- 監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí),、半監(jiān)督學(xué)習(xí)
- 損失函數(shù)與優(yōu)化算法
- 泛化,、過擬合和欠擬合
第二部分:深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)
1. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)
2. 深度學(xué)習(xí)計(jì)算
- 模型構(gòu)建與訓(xùn)練
- 模型參數(shù)的初始化
- 前向傳播和反向傳播
3. 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)
- CNN的基本結(jié)構(gòu)和原理
- CNN在計(jì)算機(jī)視覺中的應(yīng)用
- 經(jīng)典的CNN模型(LeNet、AlexNet,、VGG,、ResNet)
第三部分:深度學(xué)習(xí)實(shí)踐
1. 實(shí)踐項(xiàng)目
- 圖像分類
- 目標(biāo)檢測
- 圖像生成與增強(qiáng)
2. 自然語言處理(NLP)
- 詞嵌入與詞向量模型
- 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)與長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)
- 文本分類、語言模型,、機(jī)器翻譯
第四部分:深度學(xué)習(xí)進(jìn)階
1. 深度學(xué)習(xí)優(yōu)化
- 正則化與參數(shù)初始化
- 優(yōu)化算法(梯度下降,、動(dòng)量法、Adam等)
- 學(xué)習(xí)率調(diào)整策略
2. 深度學(xué)習(xí)應(yīng)用拓展
- 強(qiáng)化學(xué)習(xí)
- 生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)
- 遷移學(xué)習(xí)和增量學(xué)習(xí)
第五部分:深度學(xué)習(xí)實(shí)踐案例
- 1. 實(shí)踐案例分享
- 行業(yè)應(yīng)用案例分享
- 學(xué)術(shù)研究項(xiàng)目案例分享
- 開源項(xiàng)目案例分享
該教學(xué)大綱詳細(xì)介紹了《動(dòng)手學(xué)深度學(xué)習(xí)》教材的各個(gè)章節(jié)內(nèi)容,,涵蓋了深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)理論,、常用模型和實(shí)踐項(xiàng)目,并對(duì)深度學(xué)習(xí)的優(yōu)化和應(yīng)用進(jìn)行了進(jìn)階討論,。同時(shí),,還提供了實(shí)踐案例分享,以幫助學(xué)生更好地理解深度學(xué)習(xí)在不同領(lǐng)域中的應(yīng)用,。