深度学习

1 深度学习简介 1.1 什么是深度学习？ 1.2 深度学习的发展历程 1.3 深度学习的应用领域 2 深度学习基础知识 2.1 线性代数 2.2 微积分 2.3 概率论与统计学 2.4 数值计算方法 3 机器学习基础 3.1 监督学习 3.2 非监督学习 3.3 半监督学习 3.4 强化学习 4 深度学习基础 4.1 神经网络基础 4.2 激活函数 4.3 反向传播算法 4.4 正则化技术 4.5 深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等） 5 卷积神经网络（CNN） 5.1 CNN的基本结构 5.2 卷积层和池化层 5.3 卷积神经网络的全连接层和输出层 5.4 卷积神经网络实战：图像分类、物体检测、语义分割等任务 6 循环神经网络（RNN） 6.1 RNN的基本结构 6.2 LSTM和GRU 6.3 序列模型的应用 6.4 循环神经网络实战：语音识别、自然语言处理等任务 7 自注意力机制与Transformer 7.1 自注意力机制 7.2 Transformer模型 7.3 Transformer在NLP中的应用 7.4 自注意力机制与Transformer实战：机器翻译、文本生成等任务 8 GANs与自编码器 8.1 GANs的基本原理 8.2 自编码器的基本原理 8.3 GANs与自编码器实战：图像生成、数据增强等任务 9 深度强化学习 9.1 Q-learning与SARSA 9.2 DQN及其变种 9.3 Policy-based方法 9.4 A3C、DDPG等现代强化学习算法 9.5 深度强化学习实战：游戏AI、机器人控制等任务 10 超参数调整与模型优化 10.1 学习率调整策略 10.2 正则化与Dropout 11 特征工程与数据预处理 11.1 数据清洗与填充缺失值 11.2 特征缩放与归一化 11.3 特征选择与降维 11.4 特征提取与构造 12 模型评估与调优 12.1 交叉验证与模型融合 12.2 模型诊断与可视化 13 深度学习项目实战 13.1 图像识别/目标检测项目 13.2 自然语言处理项目 13.3 强化学习项目