中科院博士团队开讲，带你从0到1掌握「深度学习」精髓

正文

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1. 深度学习基础 （4学时）

主要包括机器学习概论、贝叶斯决策理论、参数与非参数估计、回归与分类、梯度下降优化以及信息熵等。

2. 深度学习理论（8学时）

主要包括前馈神经网络（单层神经网络与多层神经网络）、卷积神经网络（基本概念、发展历程、网络特点、网络设置、网络训练以及相关应用）以及反馈神经网络（Hopfield网络、玻尔兹曼机、受限玻尔兹曼机等）等。

3. 深度网络常见模型与Keras实战（4学时）

主要包括Keras与Python简介、自动编码机及其变种、生成对抗网络以及残差网络等。同时会介绍相关网络的Keras实现。

4.

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