深度学习和AI有什么关系,学习什么内容呢?
2020-05-28 · 百度认证:北京中公教育科技官方账号
深度学习是一类模式分析方法的统称,就具体研究内容而言,主要涉及三类方法:
(1)基于卷积运算的神经网络系统,即卷积神经网络(CNN)。
(2)基于多层神经元的自编码神经网络,包括自编码( Auto encoder)以及近年来受到广泛关注的稀疏编码两类( Sparse Coding)。
(3)以多层自编码神经网络的方式进行预训练,进而结合鉴别信息进一步优化神经网络权值的深度置信网络(DBN)。
深度学习作为实现机器学习的技术,拓展了人工智能领域范畴,主要应用于图像识别、语音识别、自然语言处理。推动市场从无人驾驶和机器人技术行业扩展到金融、医疗保健、零售和农业等非技术行业,因此掌握深度学习的AI工程师成为了各类型企业的招聘热门岗位。、
中公教育联合中科院专家打造的深度学习分八个阶段进行学习:
第一阶段AI概述及前沿应用成果介绍
深度学习的最新应用成果
单层/深度学习与机器学习
人工智能的关系及发展简
第二阶段神经网络原理及TensorFlow实战
梯度下降优化方法
前馈神经网络的基本结构和训练过程
反向传播算法
TensorFlow开发环境安装
“计算图”编程模型
深度学习中图像识别的操作原理
第三阶段循环神经网络原理及项目实战
语言模型及词嵌入
词嵌入的学习过程
循环神经网络的基本结构
时间序列反向传播算法
长短时记忆网络(LSTM)的基本结构
LSTM实现语言模型
第四阶段生成式对抗网络原理及项目实战
生成式对抗网络(GAN)的基本结构和原理
GAN的训练过程
GAN用于图片生成的实现
第五阶段深度学习的分布式处理及项目实战
多GPU并行实现
分布式并行的环境搭建
分布式并行实现
第六阶段深度强化学习及项目实战
强化学习介绍
智能体Agent的深度决策机制(上)
智能体Agent的深度决策机制(中)
智能体Agent的深度决策机制(下)
第七阶段车牌识别项目实战
数据集介绍及项目需求分析
OpenCV库介绍及车牌定位
车牌定位
车牌识别
学员项目案例评讲
第八阶段深度学习前沿技术简介
深度学习前沿技术简介
元学习
迁移学习等
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