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课程培训
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深度学习神经网络培训课程
深度学习神经网络培训课程
u 课程介绍 该课程将系统介绍人工智能中的神经网络，特别是深度学习的发展现状、基本原理和主要方法。包括：人工智能综述，生物神经系统，人工神经元模型，BP网络，Hopfield网络，深度卷积神经网络（CNN），长短期记忆网络（LSTM）和深度强化学习等。重点分析若干典型CNN模型，并结合具体应用案例，进行编程实操剖析。
u 人工智能综述 1.引言∶ 人工智能及其特点 2.深度人工智能学习方法 3.深度学习∶Al的最新突破 4.支持Al的大数据和计算平台 5.认知智能的前沿探索
u 人工神经网络基础 1.人工神经元模型 2.人工神经网络概述 3.BP网络结构 4.学习算法及改进型学习算法 5.神经网络的训练 6.Hopfield网络 7.人工神经网络基础章节回顾
u 长短期记忆网络 1.理解LSTM 2.LSTM与DCNN的结合 3.强化学习的基本原理 4.增强学习算法引言
u 生物神经系统 1.深度强化学习 2.基于感知智能的认知智能探索 3.人工智能的脑科学基础
u 深度卷积神经网络 1.DCNN发展历程回顾 2.DCNN基本原理 3.典型DCNN结构 4.编程实操剖析 5.深度卷积神经网络讨论 6.深度卷积神经网络总结
u 深度强化学习 1.强化学习问题和MDP与随机动态规划 2.典型的强化学习算法 3.深度强化学习
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