讲解深度学习的定义及理解；深度学习的基础常识。

讲解深度神经网络的结构以及代码实现；激活函数的原理及作用。

讲解计算机图像生成的原理；卷积原理作用；卷积神经网络概述；手写数字识别案例。

讲解 ImageNet、常见深层卷积神经网络、迁移学习、cifar10 分类识别。

讲解循环神经网络概述；RNN 工作原理；RNN 简单案例实现。

讲解 RNN 算法缺陷、LSTM 原理及应用实战。

讲解 GRU 算法原理及应用实战。

讲解生成对抗神经网络原理、模型应用场景、黑白照片上色案例。

讲解强化学习定义、原理及应用实战。
讲解 Transformer 模型结构、自注意力机制。

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