一.深度學習Deep Learning基礎和基本思想
1.人工智能概述、計算智能、類腦智能
3.機器學習概述、記憶學習、歸納學習、統計學習
4.深度學習的前生今世、發展趨勢
5.人工神經網絡、前饋神經網絡、BP算法 、Hessian矩陣、結構性特征表示
二．深度學習Deep Learning基本框架結構
1. Caffe
2. Tensorflow
3. 3.Torch
4. MXNe
三．深度學習Deep Learning-卷積神經網絡
1.CNN卷積神經網絡
卷積層（一維卷積、二維卷積）、池化層（均值池化、最大池化）
全連接層激活函數層Softmax層
2.CNN卷積神經網絡改進
R-CNN （SPPNET） Fast-R-CNN Faster-R-CNN （YOLO、SSD）
3.深度學習的模型訓練技巧
4.梯度下降的優化方法詳解
四．深度學習Deep Learning-循環神經網絡
1. RNN循環神經網絡
梯度計算BPTT
2.RNN循環神經網絡改進

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