关键词：
最近几年，人工智能技术快速发展，深度学习领域迎来爆发，越来越多的人才加入到深度学习行业。很多小白在初学深度学习的时候，经常会遇到各种各样的问题，如何才能快速入门呢？我们知道，深度学习是一个将理论算法与计算机工程技术紧密结合的领域，需要扎实的理论基础来帮助你分析数据，同时需要工程能力去开发模型和部署服务。所以只有编程技能、机器学习知识、数学三个方面共同发展，才能取得更好的成果。
按我们的学习经验，从一个数据源开始——即使是用最传统、已经应用多年的机器学习算法，先完整地走完机器学习的整个工作流程，不断尝试各种算法深挖这些数据的价值，在运用过程中把数据、特征和算法搞透，真正积累出项目经验，才能更快、更靠谱的掌握深度学习技术。
为了帮助行业人才更快地掌握人工智能技术，中公优就业联合中科院自动化研究所专家，开设人工智能《深度学习》课程，通过深度剖析人工智能领域深度学习技术，培养人工智能核心人才。
在为期5周的课程学习中，你将全面了解AI深度学习的相关知识，掌握人工神经网络及卷积神经网络原理、循环神经网络原理、生成式对抗网络原理和深度学习的分布式处理，并应用于企业级项目实战。
通过对专业知识的掌握，你会更系统地理解深度学习前沿技术，并对学会学习（元学习）、迁移学习等前沿主流方向发展有自己的想法。 参考技术A 首先深度学习就是机器学习的领域中一个新的研究方向，在想要更加的接近到最初目标（人工智能）的时候，引入了深度学习的。
然后就是促进深度学习，其实在这方面只需要做好3个方面就行，
1、神经网络
从生物神经元到人工神经元
激活函数Relu、Tanh、Sigmoid
透过神经网络拓扑理解逻辑回归分类
透过神经网络拓扑理解Softmax回归分类
透过神经网络隐藏层理解升维降维
剖析隐藏层激活函数必须是非线性的原因
神经网络在sklearn模块中的使用
水泥强度预测案例及绘制神经网络拓扑
2、BP反向传播算法
BP反向传播目的
链式求导法则
BP反向传播推导
不同激活函数在反向传播应用
不同损失函数在反向传播应用
Python实现神经网络实战案例
3、TensorFlow深度学习工具
TF安装（包含CUDA和cudnn安装）
TF实现多元线性回归之解析解求解
TF实现多元线性回归之梯度下降求解
TF预测california房价案例
TF实现Softmax回归
Softmax分类MNIST手写数字识别项目案例
TF框架模型的保存和加载
TF实现DNN多层神经网络
DNN分类MNIST手写数字识别项目案例
Tensorboard模块可视化 参考技术B 一：所谓深度学习：是指在理解学习的，基础上学习者能够批判的学习新的思想和事实，并把它们融入原有的认知结构中，能在众多思想中进行联系，并能将已有的知识迁移到新的情景中去，并作出决策和解决问题的学习。或者是指通过探究学习的共同体促进有条件的知识和原认知发展的学习。 它鼓励学习者积极地探索、反思和创造，而不是反复的记忆。我们可以把深度学习理解为一种基于理解的学习。它强调学习者批判性地学习新思想和知识，把它们纳入原有的认知结构中，将已有的知识迁移到新的情境中，从而帮助决策、解决问题。二：深度学习的特点：1：深度学习意味着理解和批判；2：深度学习意味着联系与构建；3:深度学习意味着迁移与应用；这些表明，深度学习在教学设计中，首先应该设计出学生学习可以积极参与的学习活动；如采用基于问题的教学设计，不仅要设计好大的问题，更要设计好小的问题，这样才能不断的激发学生深入的去思考，并且注意时时生成新的问题；如任务驱动的教学设计尽量的让任务情景与学生的生活联系起来，这样既可以保持学生的参与积极性，同时也更利于学生运用学生所学的知识。再来，就是评价环节应该注意对过程的几个环节。三：深度学习与浅层学习的简单对比：深度学习 浅层学习概念：批判性的学习新知识，新思想， 非批判性的接受新知识新思想，孤 试图将他们纳入到现有的知识体 立记忆学习内容。 系中。在概念之间建立联接。 特征：寻找意义，关注解决问题所需 建立在机械的学习上，关注解决问 的核心店和概念的积极互动。能 所需的公式和外在线索，被动的接 区别观点和论据，在不同的模型 受信息。不能从实例中辨别原理。 间建立联系。将以有的知识和先 没有意识到新知识是建立在先前工 前的经验联系起来。将课程内容 作上。简单的把课程内容作为考试 和生活实际联系起来。 的一部分来学。概括起来说：学生要达到深度学习至少实现三个目标。认知结构的重建、学习策略能力的提高和道德素质的发展。四：引导学习者将想法与以前的知识和经验联系起来。 理论和实践都充分证明：只有当新知识建立在旧知识上，而且又高于旧知识时候，是人类最感兴趣、最有求知欲的时候。一个人在学习新知识以前，不是对所要学习的知识一无所知的，他都有或多或少的基础或者经验，老师要善于调查或提前了解学生已有的的知识领域，在此基础上进行新的教学工作，这样对于充分调动学习的积极性，进行深度学习有很大的促进作用。 例如在每学期刚开学时，学校、老师、班主任根据以往的实际情况，在充分调研的基础上，把对学习有较大影响的知识进行整理和复习，为学生学习打下基础；编制和开发了对以往知识回忆的题目；在新知识的学习过程中，注意从小学知识和前面所学习的知识引入，让学生感觉水到渠成，不但降低了学习的难度，还提高学习效果。2、积极创造条件，引导学生多动脑、会动脑；在教学设计过程中应该注意教学策略的选择，在编制学案或者提出问题时候，不仅要设计好大的问题，更要设计相关的小问题，这样才能不断地激发学生深入的思考，并且注意随时生成新的问题；应该设计出学习可以积极参与地学习活动，只有积极的主动性才是深度学习的最基本的保障。课堂上要多给学生独立思考、表达交流的时间，让学生对自己的思考有一种满足感和成就感，进一步促进他的思考和动脑。多关注思考的过程而不是结果，慢慢培养学生的思维能力，为深度学习奠定良好的基础。3、注重知识的纵向和横向联系 作为老师的我们，要有一定的高度和眼界，在教学中要注意知识点的纵向和横向联系，根据自己的经验和新课标的要求，要有整合教材和知识点的能力。4、更加注重过程的评价，注重学生在课堂的表现，注重学生的点滴进步。而不是最后的一个分数。深度学习能力的养成是一个渐进的过程，教师应该敏锐地察觉学生的每个哪怕微小的一点进步而给予积极地评价，让学生把深度学习持续进行下去。注重学生的自我评价。开发学习者的自我评价能力，以便于他们能反思和自我管理。 “了解自己”，这种观点有助于终身学习，在一个对成年学习者开发档案袋来证明优先学习的研究中. 总之，深度学习是一种基于建构主义的科学的学习方式，深度学习的能力不是每个学生自然所形成的，它要求学生持续不断练习，我们相信，把这方式应用于课堂教学必然带来的是学习能力的提高，而且这种学习是自我导向的终身的学习，掌握深度学习的方式，终身受益。 但是当我们理解了学生深度学习是什么以后，但是还有一点是，关键是教师如何引导学生去深度学习。这也是学生深度学习的关键。教师的引导也是至关重要。那么什么是引导？如何去引导？要让短短的四十分钟取得最大效益，实现教学效果的最优化，教师及时而有效的引导是关键。 一、追问引导的本义 《现代汉语词典》对“引导”一词的解释是：带领；带着人向着某个目标行动。很显然，对于教学而言，引导取后一种解释比较合适。从广义上讲，教学活动就是教师的一种引导活动。引导一词
风险中性的深度学习选股策略
...动型机器学习模型的问题目前流行的机器学习方法，包括深度学习，大部分是数据驱动的方法，通过对训练集数据学习来提取知识。数据驱动型机器学习方法应用成功的前提是：从训练集数据中学习到的“知识”在样本外外推时... 查看详情
深度学习深度学习基础-warm_up训练策略
背景 学习率是最影响性能的超参数之一，如果我们只能调整一个超参数，那么最好的选择就是它。其实在我们的大多数情况下，遇到loss变成NaN的情况大多数是由于学习率选择不当引起的。warmup介绍 ... 查看详情
深度学习深度学习基础-warm_up训练策略
背景 学习率是最影响性能的超参数之一，如果我们只能调整一个超参数，那么最好的选择就是它。其实在我们的大多数情况下，遇到loss变成NaN的情况大多数是由于学习率选择不当引起的。warmup介绍 ... 查看详情
深度学习的并行化策略
】深度学习的并行化策略【英文标题】：Parallelizationstrategiesfordeeplearning【发布时间】：2020-10-2619:21:42【问题描述】：哪些并行化策略和形式对于训练和服务神经网络是可行的？：内部一台机器跨个内核（例如GPU/TPU/CPU）跨网络或... 查看详情
什么是「深度学习」，主流的「深度学习模型」主要有哪些？
添加链接描述 查看详情
什么是「深度学习」，主流的「深度学习模型」主要有哪些？
添加链接描述 查看详情
什么是「深度学习」，主流的「深度学习模型」主要有哪些？
添加链接描述 查看详情
近端策略优化深度强化学习算法
PPO：Proximal Policy OptimizationAlgorithms，其优化的核心目标是： ppopaper策略梯度以下是马尔可夫决策过程MDP的相关基础以及强化学习的优化目标：策略梯度PolicyGradoent的相关推导： openaispinningup重要性采样通过从... 查看详情
实战深度学习目标检测：rcnn
深度学习目标检测：RCNN什么是目标检测？目标检测主要是明确从图中看到了什么物体？他们在什么位置。传统的目标检测方法一般分为三个阶段：首先在给定的图像上选择一些候选的区域，然后对这些区域提... 查看详情
：什么是深度学习及其工作原理
...个系列感兴趣的话，可以关注订阅哟👋文章目录什么是深度学习？编辑深度学习是如何工作的？工作中的深度学习示例深度学习的兴起深度学习在行动深度学习职业前景常见问题1.什么是深度学习？2.深度学... 查看详情
深度学习人工智能，机器学习和深度学习之间的关系。
文章目录人工智能什么是机器学习：一般模型：什么是深度学习三者关系人工智能人工智能是一门综合性的科学。结构模拟：机器人学功能模拟：以任务为核心模式识别：机器学习，... 查看详情
深度学习——机器学习策略
1.误差分析manualerroranalysis对学习的结果进行人工误差分析。例：猫的分类器比如train结果的正确率为90%（10%的误差），对结果进行人工分析，如果发现有些狗被识别为猫导致错误，那是不是就可以考虑怎么来减少这种错误？如何... 查看详情
深度学习deeplearning整理
...设输入到输出之间的关系，获得一个参数向量策略：按照什么准则（损失函数，风险函数，经验风险函数=>结构风险函数）选择最好的模型算法：学习模型的具体计算方法统计学习三要素统计学习三要素个人理解 卷积神经... 查看详情
《神经网络与深度学习》受限玻尔兹曼机
...到神经网络，就不得不提到最近非常火的深度学习。那么什么是深度学习？它与神经网络的关系是什么？深度学习的基本原理和常用算法是什么？我将在这篇中详细解答。什么是深度学习深度学习来源于人工神经网络，它的思想... 查看详情
谷歌新深度学习系统可以促进放射科医生的发展
...智能研究人员团队在《自然》上发表了一篇新论文，深度学习可以检测出异常胸部X光片，其准确度可与专业放射科医生相媲美。深度学习系统可以帮助放射科医师优先考虑胸部X光的检查，还可以在没有经验丰富的放... 查看详情
深度学习之三：机器学习的策略
本文为Andrewng深度学习课程的第三部分，主要总结了机器学习的策略方法。1机器学习策略之一当我们的模型搭建出来之后，策略可以指引我们为了达到目标，如何采取下一步行动。1.1正交化当设计和训练一个监督学习... 查看详情
什么是深度学习
...有何区别？为何“深度学习”突然变得无处不在，它能做什么？不能做什么？以下是采访全文：《深度学习：智能时 查看详情
实施深度学习的策略都有哪些？
实施深度学习的策略有：1、自下上升的非监督学习就是从底层开始，一层一层地往顶层训练。采用无标定数据（有标定数据也可）分层训练各层参数，这一步可以看作是一个无监督训练过程，这也是和传统神经网络区别最大的... 查看详情