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小象学院深度学习四期
2017年4月28日开课的最新课程
课程名称:
《深度学习》第四期
主讲老师：
李伟，美国纽约城市大学博士
研究领域包括深度学习，计算机视觉，人脸计算以及人机交互，即将毕业加入美国顶级云计算平台人工智能研究组。在CVPR，ECCV等顶级会议上发表了多篇学术文章，同时他还是WACV，ACCV，ECCV等重要视觉会议以及MVA，CVIU等期刊的审稿人。
课程简介：
本次的深度学习课程主要包括三大部分：
1）深度学习核心原理。了解深度学习运行的最核心数学原理，从而对后续的知识点扩展，模型设计与优化技能打下基础。
2）深度学习知识点连接。会涵盖主流的深度学习研究工程应用中碰到的大部分知识点，与大部分学习资料孤立进行知识点介绍不同，会结合主讲人自身总结找到所有知识点之间的联系，便于系统掌握。
3）介绍不同知识点的代表应用。结合所学的原理以及知识点，介绍比较重要的图像和语言方面的应用，如增强学习，迁移学习，GAN等，方便学员针对自身兴趣的目标进行强化训练。
面向人群：
1.想了解和学习深度学习的学习者
2.想学习深度学习的相关从业人员
3.想转行从事深度的学习者
学习收益：
通过本课程的学习，学员将会收获：
1.帮助学员系统忄生的掌握深度学习的基本原理，以及从基本概念到各个先进模型的转化思路
2.了解研究过程中定义问题设计模型的思路
3.培养学员面对工程及学术问题的思考解决能力
4.快速积累深度学习项目经验
开课时间：
2017年4月28日
学习方式：
在线直播，共10次课，每次2小时
每周2次（周六、日，下午20:00-22:00）
重要提示：（因为五一假期听课，第一课移至4月28日，后续维持周末上课不变）
直播后提供录制回放视频，可在线反复观看，有效期1年
课程大纲：
第一课深度学习总体介绍
1.神经网络：传统到现代
2.深度学习应用特点
3.深度学习发展方向
4.深度学习框架比较：用Tensorflow进行课程学习
5.实例：Tensorflow基础
第二课传统神经网络
1.神经网络起源：线忄生回归
2.从线忄生到非线忄生：非线忄生激励
3.神经网络的构建：深度广度复杂度扩展
4.神经网络的“配件”：损失函数，学习率，动量，过拟合
5.实例:传统神经网络实现
第三课卷积神经网络－基础篇
1.链式反向梯度传导
2.卷积神经网络－卷积层：正向反向推导
3.卷积神经网络－功能层：非线忄生激励，降维，归一化，区域分割，区域融合
4.实例：简单卷积神经网络运行
第四课卷积神经网络－高级篇
1.AlexNet最早的现代神经网络
2.VGG，GoogleNet,，ResNet.近期的高级网络
3.Deepface结构化图像网络
4.U-Net深度图片生成网络：逆卷积作用
5.实例：利用已有模型进行物体分类／特征提取
第五课卷积神经网络－目标分类
1.目标分类基本框架
2.迁移学习
3.个人研究分享：如何设计新的的网络
4.实例训练：表情识别／人脸识别／动物识别
第六课卷积神经网络－目标探测
1.目标探测介绍
2.传统方法总结－DPM
3.RCNN系列：RCNN，FastRCNN，FasterRCNN
4.YoLo系列
5.实例：目标探测模型训练／部署
第七课递归神经网络
1.RNN基本原理
2.升级版RNN：LSTM
3.语言特征提取Word2Vec
4.实例：LSTM用于语句生成
第八课递归网络卷积网络结合：CNN＋RNN
2.图片标注：学会看图说话
3.视频分类：时间信号帮助更多
4.图片问答：对话机器人升级版
5.实例：图片标注实例
第九课生成对抗网络：GAN
1.GAN原理基础
2.深度GAN：GAN＋深度学习
3.条件GAN：生成图片由我控制
4.infoGAN：无监督找特征
5.WassersteinGAN：理论创新
6.实例：Pix2Pix自定义图片生成
第十课增强学习
1.增强学习基础
2.DQN深度增强学习
3.DQN改进模型
4.A3C模型：高效游戏机器人
5.实例：DQN用于Atari游戏学习

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