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课程内容 |
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作业及资料 |
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- 《深度学习》课程导学 (0.5课时)
- 1. 课程基本信息
- 2. 课程组织形式
- 3. 课程作业与考核
- 4. 学习建议
- 第1讲 人工智能概述 (1.5课时)
- 1.1 人工智能的基本概念
- 1.2 人工智能的发展简介
- 1.3 人工智能发展的理论前沿
- 1.4 人工智能发展的技术前沿
- 1.5 人工智能发展的产业前沿
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- 第2讲 机器学习和深度学习(2课时)
- 2.1 机器学习简史
- 2.2 深度学习概述
- 2.3 初识神经网络
- 2.4 常用工具软件和开发环境
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- 第3讲 前馈神经网络(2课时)
- 3.1 神经网络的发展历程
- 3.2 线性回归
- 3.3 Softmax回归
- 3.4 多层感知机
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- 第4讲 卷积神经网络(2课时)
- 4.1 卷积神经网络概述
- 4.2 整体框架
- 4.3 卷积的基本原理
- 4.4 填充和步幅
- 4.5 多输入通道和多输出通道
- 4.6 池化层
- 4.7 经典卷积神经网络LeNet
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