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- 课程大纲
适合人群：
对人工智能，深度学习感兴趣的人，渴望学习当今最热门最前沿技术的人。
你将会学到：
理解并学习深度学习中最热门最核心的深层网络。
课程简介：
这门课程是“深度学习入门系列”的后续内容。
在入门系列的课程中，我们基本学习了深度学习的一些基础知识，在这门课程中我们将进一步学习深度学习的核心内容。核心内容包括深度置信网络DBN，卷积神经网络CNN，深度残差网络RES和长短时记忆网络LSTM的构建以及使用。
最后一部分我们也会稍微讲解一些人工智能非常前沿的发展强化学习RL，迁移学习TL和生成式对抗网络GAN。
注：本课程是理论型课程，学习资料中不提供代码
课程大纲-5天学习深度学习进阶系列
第1章深度置信网络DBN-DNN(57分钟3节)
1-2
受限玻尔兹曼机在推荐系统中的应用（论文讲解）通过一篇Hinton的论文介绍受限玻尔兹曼机在推荐系统中的应用。
「仅限付费用户」点击下载“Restricted Boltzmann Machines for Collaborative Fi.zip”
[19:28]开始学习1-3
深度置信网络DBN-DNN（论文讲解）详细讲解一篇深度学习里程碑式的论文，该论文是第一篇发表在nature上的深度学习相关的论文。
「仅限付费用户」点击下载“Reducing the Dimensionality of Data with Neural Ne.zip”
[19:08]开始学习第2章卷积神经网络CNN(1小时45分钟5节)
2-2
手写体识别网络LeNET-5结构分析（论文讲解）通过一篇LeCun的论文，详细分析LeNET-5的结构以及运行。
「仅限付费用户」点击下载“Gradient-based-learning-applied-to-document-recogn.zip”
[28:58]开始学习2-4
ILSVRC12图像识别比赛**AlexNet（论文讲解）详细介绍AlexNet的结构以及运行流程。包括一些AlexNet的技术细节，使用ReLu激活函数，Pooling操作，扩大数据集的方法，Dropout的使用等等。
「仅限付费用户」点击下载“ImageNet Classification with Deep Convolutional Ne.zip”
[38:57]开始学习第3章152层深度残差网络RES(1小时18分钟3节)
3-3
深度残差网络进一步研究（论文讲解）对深度残差网络的算法细节以及组成结构做进一步讨论。
「仅限付费用户」点击下载“Identity Mappings in Deep Residual Networks.zip”
[14:00]开始学习第4章长短时记忆网络LSTM(30分钟2节)
第5章人工智能前沿方向(39分钟3节)
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