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       1、培訓(xùn)過程中，如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好，可免費(fèi)在以后培訓(xùn)班中重聽；
       2、培訓(xùn)結(jié)束后,授課老師留給學(xué)員聯(lián)系方式,保障培訓(xùn)效果,免費(fèi)提供課后技術(shù)支持。
       3、培訓(xùn)合格學(xué)員可享受免費(fèi)推薦就業(yè)機(jī)會(huì)。☆合格學(xué)員免費(fèi)頒發(fā)相關(guān)工程師等資格證書，提升職業(yè)資質(zhì)。專注高端技術(shù)培訓(xùn)15年，端海學(xué)員的能力得到大家的認(rèn)同，受到用人單位的廣泛贊譽(yù)，端海的證書受到廣泛認(rèn)可。

深度學(xué)習(xí)正在引發(fā)一場深刻的技術(shù)革命，這是人類首次如此接近思維的本質(zhì)。象手寫體識(shí)別，臉像識(shí)別這類系統(tǒng)，過去的思路是從業(yè)務(wù)背景中線提取特征，然后產(chǎn)生若干辨識(shí)邏輯，再形成算法編程實(shí)現(xiàn)，但對于像imagenet那樣要對上百萬的圖片進(jìn)行上千個(gè)分類識(shí)別的問題，以往的技術(shù)就傻眼了，別說邏輯，連特征的提取都因?yàn)檫^于復(fù)雜而沒辦法進(jìn)行。現(xiàn)在流行的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的方法，把邏輯隱藏在成百上千萬的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值里，讓特征被自動(dòng)識(shí)別與提取，卻能得出讓人吃驚的高準(zhǔn)確率。給出通用的框架，通過大量學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)訓(xùn)練出合適的權(quán)值，權(quán)值就是邏輯，這是未來的方向，那種先設(shè)計(jì)算法敲代碼的日子該一去不復(fù)返了，以后甚至程序員的工作都由機(jī)器全部完成也不是沒有可能。

第1節(jié) 跌宕起伏70年：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展概述；最簡單的神經(jīng)元仿生：單層感知器
第2節(jié) 線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，基于梯度下降的各種學(xué)習(xí)算法
第3節(jié) BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用，圖像壓縮，信用識(shí)別；稀疏自動(dòng)編碼器與特征提取
第4節(jié) 能聯(lián)想和記憶的Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，DHNN與DCNN；應(yīng)用：OCR識(shí)別，解決旅行商問題
第5節(jié) 模擬退火算法與Boltzmann機(jī)：隨機(jī)版的Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
第6節(jié) 受限Boltzmann機(jī)RBM，應(yīng)用RBM進(jìn)行協(xié)同過濾
第7節(jié) 深度置信網(wǎng)絡(luò)：利用堆疊的RBM進(jìn)行權(quán)值預(yù)訓(xùn)練，應(yīng)用于圖像編碼與解碼，圖像識(shí)別
第8節(jié) 萬能逼近器：徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；PCA與SVM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
第9節(jié) 自組織競爭神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
第10節(jié) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；經(jīng)典應(yīng)用：MNIST手寫體數(shù)字識(shí)別，Imagenet圖像識(shí)別
第11節(jié) 計(jì)算機(jī)博弈原理，蒙特卡洛樹搜索，深度學(xué)習(xí)與AlphaGo，價(jià)值網(wǎng)絡(luò)與策略網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)，構(gòu)成和訓(xùn)練
第12節(jié) 深度學(xué)習(xí)在自然語言處理中的應(yīng)用
第13節(jié) 堆疊150層的超深度網(wǎng)絡(luò)：深度殘差網(wǎng)絡(luò)