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深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡培訓

該課程將系統(tǒng)介紹人工智能中的神經(jīng)網(wǎng)絡，特別是深度學習的發(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，Hopfield網(wǎng)絡，深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN），長短期記憶網(wǎng)絡（LSTM）和深度強化學習等。重點分析若干典型CNN模型，并結合具體應用案例，進行編程實操剖析。

人工智能綜述

1.引言∶ 人工智能及其特點

2.深度人工智能學習方法

3.深度學習∶Al的新突破

4.支持Al的大數(shù)據(jù)和計算平臺

5.認知智能的前沿探索

人工神經(jīng)網(wǎng)絡基礎

1.人工神經(jīng)元模型

2.人工神經(jīng)網(wǎng)絡概述

3.BP網(wǎng)絡結構

4.學習算法及改進型學習算法

5.神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練

6.Hopfield網(wǎng)絡

7.人工神經(jīng)網(wǎng)絡基礎章節(jié)回顧

長短期記憶網(wǎng)絡

1.理解LSTM

2.LSTM與DCNN的結合

3.強化學習的基本原理

4.增強學習算法引言

生物神經(jīng)系統(tǒng)

1.深度強化學習

2.基于感知智能的認知智能探索

3.人工智能的腦科學基礎

深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡

1.DCNN發(fā)展歷程回顧

2.DCNN基本原理

3.典型DCNN結構

4.編程實操剖析

5.深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡討論

6.深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡總結

深度強化學習

1.強化學習問題和MDP與隨機動態(tài)規(guī)劃

2.典型的強化學習算法

3.深度強化學習