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AI核心技术掌握 迈入现代人工智能的大门 关键突破-多层感知机网络模型

AI核心技术掌握
共58节 6753人在学 课程详情 下载课件
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  • 迈入现代人工智能的大门

    • Modern AI你知多少
    • Modern AI骨架脉络
    • 深度学习简介
    • 关键突破-多层感知机网络模型
    • 深度学习的基础算法-反向传播算法简介
  • 机器能“看”的现代技术

    • 计算机视觉小普及
    • 计算机视觉深入感知
    • 源自视觉神经原理的卷积网络简介
    • 卷积网络深入理解
  • 循环网络原理、模型与应用 (语音识别、自然语言处理)

    • 课程导引
    • 序列场景分析
    • 初识循环神经网络
    • 突破障碍的LSTM
    • 新式的简化变体GRU网络
    • 神经图灵机整体结构
    • 神经图灵机-寻址
    • 神经图灵机-控制器
  • CNN和RNN应用

    • 文本数据究竟能够干什么-典型场景分析
    • 文本分类的神器-卷积神经网络
    • 情感分析的强大武器-循环神经网络
    • 机器也可写写诗-中文诗歌生成网络初探
  • 神经自然语言处理

    • 自然语言理解概述
    • 神经语言模型
    • 语义模型-深度结构化语义模型
    • 序列标注-命名实体识别
  • 排序学习

    • 排序学习简介
    • 排序学习不同类别和Pointwise方法
    • Pairwise方法和Listwise方法
    • Pairwise方法的神经网络模型RankNet
    • Lisewise方法的神经网络模型LambdaRank
  • 强化学习

    • 强化学习导引
    • 基于值得强化学习方法
    • 基于策略的强化学习方法
    • 基于模型的强化学习方法
    • 强化学习实验环境
  • 可解释的模型与应用

    • 可解释的模型简介
    • 概率图模型
    • 贝叶斯推断
    • 贝叶斯深度学习
    • 常用的实践环境
  • 生成式模型的基本概念、方法和应用

    • 生成式模型方法
    • 变分自编码器
    • 生成式对抗网络
  • 深度强化学习

    • 深度强化学习简介
    • DQN技术
    • DDPG技术
    • AlphaGo相关技术
    • 实践环境
  • 多智能体系统及学习技术

    • 多智能体系统简介
    • 多智能体博弈和协同
    • 多智能体系统机器学习
    • 多智能体深度强化学习
    • 多智能体实验环境简介
  • 基于逻辑的深度学习技术

    • 符号学派简介
    • 归纳逻辑变成ILP
    • 结合深度学习的逻辑方法
    • 常用的逻辑编程工具
    • 课程的总结和对未来的展望
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    课时介绍

    关键突破-多层感知机网络模型

    课程介绍

    从前馈神经网络到反向传播,再到循环神经网络,强化学习、深度学习,学生可以通过「AI 核心技术掌握」这系列课程,迈入人工智能的大门。
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