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图说深度学习
目录
一、基础知识................................................3
1.1深度学习的概念.......................................3
1.2机器学习与深度学习的区别.............................4
1.3深度学习的基本架构...................................5
二、深度学习算法............................................6
2.1反向传播算法.........................................8
2.2卷积神经网络.........................................9
2.3循环神经网络........................................11
2.4生成对抗网络........................................12
2.5自编码器与变分自编码器..............................13
三、深度学习工具与框架.....................................15
四、深度学习应用领域.......................................16
4.1计算机视觉..........................................18
4.2自然语言处理........................................19
4.3语音识别............................................20
4.4强化学习............................................21
4.5医疗诊断............................................23
五、深度学习的挑战与未来趋势...............................25
5.1数据隐私与安全......................................26
5.2模型可解释性........................................28
5.3节能与计算效率......................................29
5.4人工智能伦理与责任..................................30
六、图说深度学习实践.......................................31
6.1使用TensorFlow/Keras构建简单模型....................32
6.2图像分类实战........................................33
6.3语音识别项目........................................34
6.4自然语言处理案例....................................35
6.5强化学习游戏AI......................................37
七、深度学习教育与培训.....................................38
7.1在线课程与教程......................................40
7.2实战演练与挑战赛....................................41
7.3专业认证与资格......................................42
7.4学术研究与交流......................................43
八、深度学习相关资源.......................................44
8.1学术论文与期刊......................................45
8.2开源项目与代码库....................................45
8.3行业报告与分析......................................47
8.4
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