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课程名称：
手
把手教你用Python实践深度学习
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讲师介绍：
丘祐玮(DA危idChiu)
–大数软件(LargitData)创办人，是一位致力于提供舆情分析服务的创业者与数据科学家，熟悉Hadoop，
Spark等巨量数据平台，及擅长使用R，Python与机器学习技术进行数据分析。曾任多家上市公司顾问及担任知名大数据应用程序竞赛的评审，自身着有MachineLearningWithRCookbook与RCookbook二书
学习方式
录播课程，开课即学
课程目录：
第一章：
从人工智能到深度学习
1、手把手教你用Python实践深度学习
2、人工智能的发展历史
3、机器学习
4、监督式学习-规则模型
5、监督式学习–线忄生模型
6、类神经网络
7、建构神经网络
8、执行学习算法
9、训练神经网络
10、反向传播算法
11、训练神经网络
12、梯度消失
13、支持向量机
14、深度学习
第二
章
：使用TensorFlow&Keras建构人工神经网络(ArtificialNeuralNetwork)
1、TensorFlow简介
2、安装TensorFlow
3、使用TensorFlowPlayground可视化人工神经网络
4、Keras安装与配置
5、[实例]使用人工神经网络预测客户是否可信
6、评估、调参、优化人工神经网络
7、比较人工神经网络与其他机器学习模型
第三
章
：卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork)
1、什么是卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork)
2、卷积特征提取
3、ReLu层(RectifiedLinearUnits)
4、池化层(Pooling)
5、Flattening层
6、建立卷积神经网络
7、[实例]利用卷积神经网络实践手写数字识别
8、[实例]利用卷积神经网络辨识图片-使用网络爬虫抓取明星图片
9、[实例]利用卷积神经网络辨识图片-使用OpenCV撷取人脸
10、[实例]利用卷积神经网络辨识图片-建立卷积神经网络
第四
章
循环神经网络(RecurrentNeuralNetworks)
1、什么是循环神经网络(RecurrentNeuralNetworks)
2、消失的梯度问题(Thevanishinggradientproblem)
3、长短期记忆网络LSTM（LongShort-TermMemory）
4、[实例]利用循环神经网络(RecurrentNeuralNetworks)预测股价
5、[实例]利用LSTM生成文章
第五
章
自编码网络(AutoEncoder)
1、什么是自编码网络(AutoEncoder)
2、训练自编码网络(AutoEncoder)
3、过完备隐藏层(OvercompleteHiddenLayers)
4、稀疏编码(SparseAutodncoders)
5、降噪自动编码(DenoisingAutoencoders)
6、收缩自动编码(ContractiveAutoencoders)
7、多层自动编码(StackedAutoencoders)
8、深度自动编码(DeepAutoencoders)
9、[实例]使用自编码网络建立推荐系统
10、[实例]使用自编码网络建立入侵检测系统
第六
章
生成对抗网络GAN(GenerativeAdversarialNets)
1、生成对抗网络GAN(GenerativeAdversarialNets)基本原理
2、GAN代价函数
3、深度卷积对抗生成网络(DCGAN)
4、批归一化(BatchNormalization)
5、小步长卷积（Fractionally-StridedConvolution）
6、[实例]利用生成对抗网络GAN自动生成图片
7、[实例]利用文本生成图像
第七
章
深度增强学习
1、基于价值的增强学习
2、基于策略的增强学习
3、基于模型的增强学习
4、深度Q学习
5、深度策略网络
6、[实例]使用增强学习建立人工智能
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