课程优势
学习大纲
-
第一周
第一部分:应用数学与机器学习基础
第一章:线性代数
第二章:矩阵求导(补充学习材料)
-
第二周
第三章:概率论
第四章:数值计算
-
第三周
第二部分:机器学习基础
第五章:机器学习基础
第六章:深度前馈网络
-
第四周
第九章:卷积神经网络
第七章:深度学习中的正则化技术
Kaggle比赛:植物种子分类
-
第五周
第十章:序列建模:循环和递归神经网络
第八章:深度模型的优化
-
第六周
第十一章:深度模型的实用方法
第十二章:深度学习应用概述
-
第七周
目标检测
语义分割
-
第八周
生成对抗网络
强化学习
Kaggle比赛:ImageNet目标检测比赛