玩转机器学习之神经网络，系统入门算法工程师
**** Hidden Message *****课程目标
全面对标就业需求，构建实用知识体系，进击大厂算法工程师
只学有用的，既可以轻松入门，也能帮你查漏补缺，跟上技术迭代的步伐
学习更系统
深入基础 剖析核心原理
图解方式讲解应用、组件、优化等
必备技能，揭秘CNN、RNN等算法
背后的原理，系统掌握核心枝术。
技术更前沿
聚焦热点 探索前沿技术
囊括GAN，注意力机制，半监督学
习、迁移学习等时新技术，先人一
步，将技术领先转化为职场优势！
就业更管用
落地应用 稳抓实战能力
以解决问题为导向，案例可直接复
用，无缝对接工作场景，做掌握真
技术的算法工程师。
课程亮点
不用东奔西跑，一课搞定深度学习核心技能+前沿热点
精挑细选
神经网络基础
多层感知机
基础组件和优化
卷积神经网络
序列模型
逻辑回归到多层感知机的过渡：实施过程、逻辑回归、神经网络过渡
感知机原理及应用：单层/多层感知机、pytorch 、多层DNN假钞识别
神经网络基础重要组件：激活函数、优化器、梯度下降、正则概念、实施
神经网络的优化相关方法：初始化模型、Normalization 增强模型训练、正则方法
CNN原理、变体、使用、应用：下采样、残差、Vgg、图片的数据增广、手势识别应用、MoocTrialNet模型
RNN流程、变体、内在机理、实施：应用类型、OvM、MvM、循环神经、BPTT 、LSTM/GRU、双向多层
RNN的深层理解和应用：Encoder-Decoder、GRU实现唤醒词识别、命令词识别
求职必会
热点前沿技术
生成式对抗网络
注意力机制
迁移学习
半监督学习
生成式对抗网络的理解：网络结构、设计思想、实施流程
GAN网络相关变体：CycleGAN、StyleGAN、 text2image、DCGAN
DCGAN生成人脸
注意力机制理论和一般原理：动机、理论、示例、一般性原理、hard/soft/local attention
自注意力机制和Transformer：self-attention、Transformer、G2P
迁移学习的理论和实施方法：一般过程、解决问题、实施过程
半监督学习的典型方法精讲：基于生成式模型、一致性正则，伪标签
一种半监督学习方法的展开：模型构建、半监督训练流程及trainer脚本
案例极具行业代表性，紧跟行业热点，拿到Offer可直接上手
手把手带你自研卷积模型：MoocTrailNet
CNN, DSCNN, 模型搭建方法
基于MoocTrailNet实现的手势识别
数据处理及训练方法
基于GRU的语音命令词识别
RNN, GRU， 时序数据处理
生成式对抗网络DCGAN实现人脸生成
CNN, TransposeCNN, DCGAN
基于Transformer的G2P模型的对齐效果和发音预测
Self-Attention, Transformer, Transformer训练
SOTA半监督学习模型复现
SSL, CNN
你将收获
技术上：对于深度学习不仅能知其然，还
能知其所以然。
思维上：具备深度学习解决问题的思路，
针对多种问题快速给出最优方案。
求职中：丰富的实战经验构筑你求职的底
气，让你面试对答如流，技惊四座！
课程大纲
第1章初识深度学习
本章中将向大家介绍，深度学习的应用范畴、人才需求、基础概念和子学科分类，并会结合应用现状，与大家讨论技术发展前景，带领同学们初识深度学习。
第2章入门必修：单、多层感知机
本章将以机器学习中的逻辑回归算法作为引子，展开与其相关的神经网络基础学习。帮助大家认识神经网络的一般结构和实施方法；实践神经网络搭建和训练的过程，并能用神经网络搭建二分类器。
第3章深度学习基础组件精讲
本章将带领大家，学习深度学习中一些重要的组件、优化原理及方法，他们既是神经网络优化的重要准备知识和基础支撑理论，更是所有深度学习训练和优化的基础。
第4章图像处理利器：卷积神经网络
本章将重点学习卷积神经网络，帮助大家理解卷积的意义和各种卷积的变体，学会如何设计、搭建卷积神经网络，并应用解决实际的问题。
第5章为序列数据而生：RNN系列
本章将带领大家认识序列模型，主要围绕RNN和其变体进行相关讲解。帮助大家理解序列模型和序列数据，并能应用用序列模型处理序列数据的实际问题。
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习效率。
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