深度学习基础视频教程深入进阶与强化三个阶段
深度学习基础进阶与强化视频教程介绍
1、深度学习技术对大多数程序员来说比较神秘而陌生，但是人工智能时代，深度学习技术又是不可或缺、无可替代的这么一项技术，本门课程的推出主要是为那些想要接下来从事人工智能行业的学员奠基铺路，将来能够快速面试高薪入职以及胜任人工智能工作中的深度学习技术。
2、学习深度学习技术是有前提条件的，毕竟这不是一门简单的技术，机器学习的扎实的基础是深度学习的前提条件，当然本课程考虑到那些没有接触过机器学习的学员，因此本课程首先会从机器学习的课程讲解和学习，然后才会学习深度学习基础教程、进阶与强化教程三个阶段。
深度学习基础机器学习介绍
1、从概念上讲，机器学习应该算是一门交叉的技术，它不单单指的是计算机或者数学，属于多门学科相互交叉在一起的技术，除了计算机学科之外还涉及到了数学中的概率学、统计学、算法理论等学科。
2、机器学习是一门专门研究计算机如何高级的去模拟人类、学习人类的一些学习行为的技术，现阶段机器学习也作为人工智能的核心被大家越来越重视，并且逐渐应用到人工智能相关的各个领域中。
深度学习技术概要
1、深度学习是在机器学习的基础上研究出来的一门技术，这也就是为什么我说学习深度学习必须要先学习机器学习的原因，深度学习最重要的是以神经网络为基础，以大数据和计算水平的提升而诞生的一些算法应用。
2、深度学习技术就现阶段而言主要应用的行业范围包括图像识别、语音识别、人脸特征识别等高科技领域。
3、我们日常应用的一些科技产品其实都已经嵌入了深度学习技术，比如安卓手机中的语言识别服务，苹果手机的siri语音、智能音箱等都在大量使用深度学习技术，未来在大数据领域，深度学习的技术会呈现一个大爆发的趋势，前去是无可限量的。
第一阶段 机器学习深入与强化
| 机器学习与相关数学初步 |
| 数理统计与参数估计 |
| 矩阵分析与应用 |
| 凸优化初步 |
| 回归分析与工程应用 |
| 特征工程 |
| 工作流程与模型调优 |
| 最大熵模型与EM算法 |
| 推荐系统与应用 |
| 聚类算法与应用 |
| 决策树随机森林和adaboost |
| SVM |
| 贝叶斯方法 |
| 主题模型 |
| 贝叶斯推理采样与变分 |
| 人工神经网络 |
| 卷积神经网络 |
| 循环神经网络与LSTM |
| Caffe&Tensor Flow&MxNet 简介 |
| 贝叶斯网络和HMM |
| 词嵌入word embedding |
第二阶段 深度学习基础课程大纲
| 课程介绍机器学习介绍上 |
| 课程介绍机器学习介绍下 |
| 深度学习介绍 |
| 基本概念 |
| 决策树算法 |
| 决策树应用 |
| 最邻近规则分类KNN算法 |
| 最邻近规则KNN分类应用 |
| 支持向量机SVM上 |
| 支持向量机SVM上应用 |
| 神经网络算法应用上 |
| 神经网络算法应用下 |
| 简单线性回归上 |
| 简单线性回归下 |
| 多元线性回归 |
| 多元线性回归应用 |
| 非线性回归 Logistic Regression |
| 非线性回归应用 |
| 回归中的相关度和决定系数 |
| 回归中的相关性和R平方值应用 |
| Kmeans算法 |
| Kmeans应用 |
| Hierarchical clustering 层次聚类 |
| Hierarchical clustering 层次聚类应用 |
| 神经网络NN算法 |
| 支持向量机(SVM)算法(下)应用 |
| 支持向量机(SVM)算法下 |
| 总结 |
第三阶段 深度学习进阶课程大纲
| 第01章 基本概念高清版 |
| 第02章 软件包安装和环境配置总述 |
| 第03章 环境配置分部详解 |
| 第04章 环境配置分部详解下 |
| 第05章 手写数字识别 |
| 第06章 神经网络基本结构及梯度下降算法 |
| 第07章 随机梯度下降算法 |
| 第08章 梯度下降算法实现上 |
| 第09章 梯度下降算法实现下 |
| 第10章 神经网络手写数字演示 |
| 第11章 Backpropagation算法上 |
| 第12章 Backpropagation算法下 |
| 第13章 Backpropagation算法实现 |
| 第14章 cross-entropy函数 |
| 第15章 Softmax和Overfitting |
| 第16章 Regulization |
| 第17章 Regulazition和Dropout |
| 第18章 正态分布和初始化(修正版) |
| 第19章 提高版本的手写数字识别实现 |
| 第20章 神经网络参数hyper-parameters选择 |
| 第21章 深度神经网络中的难点 |
| 第22章 用ReL解决VanishingGradient问题 |
| 第23章 ConvolutionNerualNetwork算法 |
| 第24章 ConvolutionNeuralNetwork实现上 |
| 第25章 ConvolutionNeuralNetwork实现下 |
| 第26章 Restricted Boltzmann Machine |
| 第27章 Restricted Boltzmann Machine下 |
| 第28章 Deep Brief Network 和 Autoencoder |
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