深度学习基础

深度学习是人工智能时代的关键技术之一。本课程是一门侧重在深度学习相关理论基础的课程,并对深度学习的典型模型框架的基本原理进行了介绍。如果你想亲密接触深度学习、人工智能等并愿意付诸实践,请加入进来吧!

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深度学习基础课程简介:

深度学习是人工智能时代的关键技术之一。本课程是一门侧重在深度学习相关理论基础的课程,并对深度学习的典型模型框架的基本原理进行了介绍。如果你想亲密接触深度学习、人工智能等并愿意付诸实践,请加入进来吧!

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深度学习基础课程目录:

第一讲 深度学习概述

第二讲 特征工程概述

第三讲 回归问题及正则化

第四讲 信息熵及梯度计算

第五讲 循环神经网络及其变体

第六讲 卷积神经网络

第七讲 递归神经网络

第八讲 生成式神经网络

期末考试

深度学习基础授课教师:

刘远超-副教授-哈尔滨工业大学-计算机学院

哈尔滨工业大学副教授,博士生导师。主要研究兴趣:自然语言处理与理解、数据挖掘等。获2008年度国家留学基金委和IBM公司联合评选的IBM优秀教师奖教金,2007年度、2001年度教育部-IBM高校合作项目优秀教师奖。参与研制项目“网络环境下输入法技术研究”获黑龙江省高校科学技术奖一等奖。

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