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該課程主要介紹了深度學(xué)習(xí)是國際上非常活躍、非常多產(chǎn)的研究領(lǐng)域，它被廣泛應(yīng)用于計(jì)算機(jī)視覺、圖像分析、語音識(shí)別和自然語言處理等諸多領(lǐng)域。在多個(gè)領(lǐng)域上，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已大幅超越了已有算法的性能。該課程對(duì)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)尤其是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行介紹，且注重深度學(xué)習(xí)的實(shí)際應(yīng)用。而且，該課程還對(duì)深度學(xué)習(xí)研發(fā)現(xiàn)狀進(jìn)行總結(jié)和闡述，包括Google 和Facebook。該課程通過示例的方式詳解深度學(xué)習(xí)的具體應(yīng)用，包括手寫數(shù)字識(shí)別，物體識(shí)別，及以人為中心的計(jì)算（包括人臉識(shí)別、人臉表情識(shí)別、年齡估計(jì)、人臉關(guān)鍵點(diǎn)定位等）。該課程也介紹了深度學(xué)習(xí)Caffe 和Pylearn2 兩個(gè)平臺(tái)，并給出具體示例，介紹如何使用。同時(shí)全面、系統(tǒng)地介紹深度學(xué)習(xí)相關(guān)的技術(shù)，包括人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，深度學(xué)習(xí)平臺(tái)及源代碼分析。 ? 1.課程研發(fā)環(huán)境 ? 課程基于深度學(xué)習(xí)，講解過程中使用的是office2010(32位)版工具 Office工具：2007、2010 Visual Studio 工具： 2013 ?? 2.內(nèi)容簡(jiǎn)介 ? 深度學(xué)習(xí)是國際上非常活躍、非常多產(chǎn)的研究領(lǐng)域，它被廣泛應(yīng)用于計(jì)算機(jī)視覺、圖像分析、語音識(shí)別和自然語言處理等諸多領(lǐng)域。在多個(gè)領(lǐng)域上，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已大幅超越了已有算法的性能。該課程對(duì)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)尤其是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行介紹，且注重深度學(xué)習(xí)的實(shí)際應(yīng)用。而且，該課程還對(duì)深度學(xué)習(xí)研發(fā)現(xiàn)狀進(jìn)行總結(jié)和闡述，包括Google 和Facebook。該課程通過示例的方式詳解深度學(xué)習(xí)的具體應(yīng)用，包括手寫數(shù)字識(shí)別，物體識(shí)別，及以人為中心的計(jì)算（包括人臉識(shí)別、人臉表情識(shí)別、年齡估計(jì)、人臉關(guān)鍵點(diǎn)定位等）。該課程也介紹了深度學(xué)習(xí)Caffe 和Pylearn2 兩個(gè)平臺(tái)，并給出具體示例，介紹如何使用。同時(shí)全面、系統(tǒng)地介紹深度學(xué)習(xí)相關(guān)的技術(shù)，包括人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，深度學(xué)習(xí)平臺(tái)及源代碼分析。 第1章 深度學(xué)習(xí) 1.1-深度學(xué)習(xí)的歷史與簡(jiǎn)介 1.2-深度學(xué)習(xí) 基礎(chǔ)概念 核心思想主要技術(shù) 1.3-遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1.4-循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1.5-機(jī)器翻譯 1.6-深度學(xué)習(xí)與自然語言處理 第2章 開源平臺(tái) 2.1-監(jiān)督學(xué)習(xí) 2.2-語音識(shí)別 2.3-基于HMM聲學(xué)模型 2.4-隱馬爾科夫模型 2.5-基于HMM的語音識(shí)別聲學(xué)模型 第3章 深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用 3.1-光學(xué)字符識(shí)別 3.2-深度學(xué)習(xí)與圖像識(shí)別 3.3-圖像識(shí)別 3.4-人臉識(shí)別 3.5-語音識(shí)別 第4章 傳統(tǒng)區(qū)分性訓(xùn)練以及區(qū)分性訓(xùn)練統(tǒng)一準(zhǔn)則框架 4.1-以圖搜圖 4.2-傳統(tǒng)區(qū)分性訓(xùn)練以及區(qū)分性訓(xùn)練統(tǒng)一準(zhǔn)則框架 4.3-最大戶信息量估計(jì)MMLE準(zhǔn)則 4.4-最小分類錯(cuò)誤MCE準(zhǔn)則 4.5-其他一些區(qū)分性訓(xùn)練準(zhǔn)則 4.6-區(qū)分性統(tǒng)一準(zhǔn)則 第5章 MVCE準(zhǔn)則及其在連續(xù)語音識(shí)別中的應(yīng)用 5.1-MWCE準(zhǔn)則與其在連續(xù)語音中的應(yīng)用 5.2-MCE準(zhǔn)則 5.3-區(qū)分性訓(xùn)練準(zhǔn)則 5.4-人臉表情識(shí)別 第6章 TensorFlow 實(shí)戰(zhàn) 6.1-主流深度學(xué)習(xí)框架對(duì)比 6.2-TensorFlow 6.3-Caffe 6.4-Theano 6.5-Torch 6.6-Lasagne以及Keras 6.7-MXNet DIGITS CNTK 6.8-DL4J Chainer Leaf 目標(biāo)1、了解深度學(xué)習(xí)的概念 目標(biāo)2、了解深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用 目標(biāo)3、熟悉主流框架