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上传时间: 2021-03-04
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教学大纲
第一天
理论：人工智能和深度学习导论
动机：深度学习的基础和术语
AI vs ML vs DL：比较
特征和重量
机器学习回顾：线性回归，逻辑回归
激活功能。
动手
Python编程简介
第二天
理论：神经网络
神经网络
损失函数
梯度下降
前馈和后向传播
深度学习模型训练
动手
建立神经网络
第三天
理论：数据集，正则化和超参数调整
数据集拆分和分发
评估指标
偏差vs方差
正则化：L1 / L2正则化，辍学，提前停止
优化方法
超参数调整
动手
调整神经网络
第四天
理论：卷积神经网络
人工神经网络与CNN
卷积，池化，填充，跨步
转移学习
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