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模块 1.深度学习的数学基础

1.1. 函数和导数

1.1.1. 线性函数
1.1.2. 偏导数
1.1.3. 高阶导数

1.2. 嵌套函数

1.2.1. 复合函数
1.2.2. 反函数
1.2.3. 递归函数

1.3. 链式法则

1.3.1. 嵌套函数的导数
1.3.2. 复合函数的导数
1.3.3. 反函数的导数

1.4. 具有多个输入的函数

1.4.1. 多个变量的函数
1.4.2. 向量函数
1.4.3. 矩阵函数

1.5. 具有多个条目的函数的导数

1.5.1. 偏导数
1.5.2. 定向导数
1.5.3. 混合衍生品

1.6. 具有多个向量输入的函数

1.6.1. 线性向量函数
1.6.2. 非线性向量函数
1.6.3. 矩阵向量函数

1.7. 从现有函数创建新函数

1.7.1. 函数之和
1.7.2. 功能产品
1.7.3. 功能组成

1.8. 具有多个向量输入的函数的导数

1.8.1. 线性函数的导数
1.8.2. 非线性函数的导数
1.8.3. 复合函数的导数

1.9. 向量函数及其导数：更进一步

1.9.1. 定向导数
1.9.2. 混合衍生品
1.9.3. 矩阵导数

1.10. Backward Pass

1.10.1. 误差传播
1.10.2. 更新规则的应用
1.10.3. 参数优化

模块 2.深度学习原则

2.1. 监督学习

2.1.1. 监督学习机
2.1.2. 监督学习的用途
2.1.3. 监督学习和无监督学习之间的差异

2.2. 监督学习模型

2.2.1. 线性模型
2.2.2. 决策树模型
2.2.3. 神经网络模型

2.3. 线性回归

2.3.1. 简单线性回归
2.3.2. 多重线性回归
2.3.3. 回归分析

2.4. 模型训练

2.4.1. Batch Learning
2.4.2. 在线学习
2.4.3. 优化方法

2.5. 模型评价：训练集与测试集

2.5.1. 评估指标
2.5.2. 交叉验证
2.5.3. 数据集比较

2.6. 模型评价：代码

2.6.1. 预测的生成
2.6.2. 误差分析
2.6.3. 评估指标

2.7. 变量分析

2.7.1. 相关变量的识别
2.7.2. 相关性分析
2.7.3. 回归分析

2.8. 神经网络模型的可解释性

2.8.1. 可解释模型
2.8.2. 显示方式
2.8.3. 评价方法

2.9. 优化

2.9.1. 优化方法
2.9.2. 正则化技术
2.9.3. 图形的使用

2.10. 超参数

2.10.1. 超参数选择
2.10.2. 参数搜索
2.10.3. 超参数调整

模块 3.神经网络，深度学习的基础

3.1. 深度学习

3.1.1. 深度学习的类型
3.1.2. 深入学习应用
3.1.3. 深入学习优点和缺点

3.2. 业务

3.2.1. 加
3.2.2. 产品
3.2.3. 转移

3.3. 图层

3.3.1. 输入层
3.3.2. 隐藏层
3.3.3. 输出层

3.4. 联合层和操作

3.4.1. 架构设计
3.4.2. 层与层之间的连接
3.4.3. 前向传播

3.5. 第一个神经网络的构建

3.5.1. 网络设计
3.5.2. 设置权重
3.5.3. 网络培训

3.6. 训练器和优化器

3.6.1. 优化器选择
3.6.2. 损失函数的建立
3.6.3. 建立指标

3.7. 神经网络原理的应用

3.7.1. 激活函数
3.7.2. 反向传播
3.7.3. 参数设定

3.8. 从生物神经元到人工神经元

3.8.1. 生物神经元的功能
3.8.2. 知识转移到人工神经元
3.8.3. 建立两者之间的关系

3.9. 使用 Keras 实现 MLP（多层感知器）

3.9.1. 网络结构的定义
3.9.2. 模型编译
3.9.3. 模型训练

3.10. tuning 神经网络的超参数 

3.10.1. 激活函数选择
3.10.2. 设置学习率
3.10.3. 权重的调整

模块 4.深度神经网络训练

4.1. 梯度问题

4.1.1. 梯度优化技术
4.1.2. 随机梯度
4.1.3. 权重初始化技术

4.2. 预训练层的重用

4.2.1. 学习迁移培训
4.2.2. 特征提取
4.2.3. 深度学习

4.3. 优化

4.3.1. 随机梯度下降优化器
4.3.2. Adam 和 RMSprop 优化器
4.3.3. 矩优化器

4.4. 学习率编程

4.4.1. 机器学习速率控制
4.4.2. 学习周期
4.4.3. 平滑项

4.5. 过拟合

4.5.1. 交叉验证
4.5.2. 正规化
4.5.3. 评估指标

4.6. 实用指南

4.6.1. 模型设计
4.6.2. 指标和评估参数的选择
4.6.3. 假设检验

4.7. 迁移学习

4.7.1. 学习迁移培训
4.7.2. 特征提取
4.7.3. 深度学习

4.8. 数据扩充

4.8.1. 图像变换
4.8.2. 综合数据生成
4.8.3. 文这个转换

4.9. Transfer Learning的实际应用

4.9.1. 学习迁移培训
4.9.2. 特征提取
4.9.3. 深度学习

4.10. 正规化

4.10.1. L1和L2
4.10.2. 通过最大熵正则化
4.10.3. Dropout

模块 5.用TensorFlow定制模型和训练

5.1. TensorFlow

5.1.1. 使用 TensorFlow 库
5.1.2. 使用 TensorFlow 进行模型训练
5.1.3. TensorFlow 中的图操作

5.2. TensorFlow 和 NumPy

5.2.1. TensorFlow 的 NumPy 计算环境
5.2.2. 将 NumPy 数组与 TensorFlow 结合使用
5.2.3. TensorFlow 图的 NumPy 运算

5.3. 训练模型和算法定制

5.3.1. 使用 TensorFlow 构建自定义模型
5.3.2. 训练参数管理
5.3.3. 使用优化技术进行训练

5.4. TensorFlow 函数和图

5.4.1. TensorFlow 的功能
5.4.2. 使用图表来训练模型
5.4.3. 使用 TensorFlow 运算进行图形优化

5.5. 使用 TensorFlow 加载和预处理数据

5.5.1. 使用 TensorFlow 加载数据集
5.5.2. 使用 TensorFlow 进行数据预处理
5.5.3. 使用 TensorFlow 工具进行数据操作

5.6. tf.data API

5.6.1. 使用tf.data API进行数据处理
5.6.2. 使用 tf.data 构建数据流
5.6.3. 使用 tf.data API 进行模型训练

5.7. TFRecord 格式

5.7.1. 使用 TFRecord API 进行数据序列化
5.7.2. 使用 TensorFlow 加载 TFRecord 文件
5.7.3. 使用 TFRecord 文件进行模型训练

5.8. Keras 预处理层

5.8.1. 使用 Keras 预处理 API
5.8.2. 使用 Keras 构建预处理管道
5.8.3. 使用 Keras 预处理API进行模型训练

5.9. TensorFlow 数据集项目

5.9.1. 使用 TensorFlow 数据集进行数据加载
5.9.2. 使用 TensorFlow 数据集进行数据预处理
5.9.3. 使用 TensorFlow 数据集进行模型训练

5.10. 使用 TensorFlow 构建深度学习应用程序实际应用

5.10.1. 使用 TensorFlow构建 深度学习 应用程序
5.10.2. 使用 TensorFlow 进行模型训练
5.10.3. 使用应用程序预测结果

模块 6.基于卷积神经网络的深度计算机视觉

6.1. 视觉皮层架构

6.1.1. 视觉皮层的功能
6.1.2. 计算机视觉理论
6.1.3. 图像处理模型

6.2. 卷积层

6.2.1. 卷积中权重的重用
6.2.2. 2D卷积
6.2.3. 激活函数

6.3. 池化层以及使用 Keras 实现池化层

6.3.1. Pooling 和Striding
6.3.2. Flattening
6.3.3. Pooling 类型

6.4. CNN 架构

6.4.1. VGG-架构
6.4.2. AlexNet架构
6.4.3. ResNet 架构

6.5. 使用 Keras 实现 ResNet-34 CNN

6.5.1. 权重初始化
6.5.2. 输入层定义
6.5.3. 输出定义

6.6. 使用预训练的 Keras 模型

6.6.1. 预训练模型的特点
6.6.2. 预训练模型的用途
6.6.3. 预训练模型的优点

6.7. 用于迁移学习的预训练模型

6.7.1. 迁移学习
6.7.2. 迁移学习过程
6.7.3. 迁移学习的优点

6.8. Deep Computer Vision中的分类和定位

6.8.1. 图像分类
6.8.2. 定位图像中的对象
6.8.3. 物体检测

6.9. 物体检测和物体跟踪

6.9.1. 物体检测方法
6.9.2. 对象跟踪算法
6.9.3. 追踪技术

6.10. 语义分割

6.10.1. 语义分割的深度学习
6.10.2. 边缘检测
6.10.3. 基于规则的分割方法

模块 7.使用RNN（递归神经网络）和CNN（卷积神经网络）进行序列处理

7.1. 循环神经元和层

7.1.1. 循环神经元的类型
7.1.2. 循环层的架构
7.1.3. 循环层的应用

7.2. 循环神经网络 (RNN) 的训练

7.2.1. 随时间反向传播 (BPTT)
7.2.2. 随机梯度下降
7.2.3. RNN 训练中的正则化

7.3. RNN 模型的评估

7.3.1. 评估指标
7.3.2. 交叉验证
7.3.3. 超参数调整

7.4. 预训练RNN

7.4.1. 预训练网络
7.4.2. 学习迁移
7.4.3. 微调

7.5. 预测时间序列

7.5.1. 预测统计模型
7.5.2. 时间序列模型
7.5.3. 基于神经网络的模型

7.6. 时间序列分析结果的解释

7.6.1. 主成分分析
7.6.2. 聚类分析
7.6.3. 相关性分析

7.7. 处理长序列

7.7.1. 长短期记忆 (LSTM)
7.7.2. 门控循环单元 (GRU)
7.7.3. 一维卷积

7.8. 部分序列学习

7.8.1. 深度学习方法
7.8.2. 生成模型
7.8.3. 强化学习

7.9. RNN和CNN的实际应用

7.9.1. 自然语言处理
7.9.2. 模式识别
7.9.3. 计算机视觉

7.10. 经典结果的差异

7.10.1. 经典方法与 RNN 方法
7.10.2. 经典方法与 CNN 方法
7.10.3. 训练时间差异

模块 8.用自然递归网络(RNN)和注意力进行自然语言处理(NLP)

8.1. 使用 RNN 生成文这个

8.1.1. 训练 RNN 进行文这个生成
8.1.2. 使用 RNN 生成自然语言
8.1.3. RNN 的文这个生成应用

8.2. 创建训练数据集

8.2.1. 训练 RNN 的数据准备
8.2.2. 存储训练数据集
8.2.3. 数据清理和转换

8.3. 情绪分析

8.3.1. 使用 RNN 对意见进行分类
8.3.2. 检测评论中的主题
8.3.3. 使用深度学习算法进行情感分析

8.4. 用于神经机器翻译的编码器-解码器网络

8.4.1. 训练用于机器翻译的 RNN
8.4.2. 使用编码器-解码器网络进行机器翻译
8.4.3. 使用 RNN 提高机器翻译准确性

8.5. 注意力机制

8.5.1. 关怀机制在RNN中的应用
8.5.2. 使用注意力机制提高模型准确性
8.5.3. 神经网络中注意力机制的优点

8.6. Transformer模型

8.6.1. 使用 Transformers 模型进行自然语言处理
8.6.2. Transformers 模型在视觉中的应用
8.6.3. Transformers 模型的优点

8.7. 视觉变形金刚

8.7.1. 使用 Transformers 模型实现视觉
8.7.2. 图像数据预处理
8.7.3. 训练视觉 Transformer 模型

8.8. 拥抱脸Transformer库

8.8.1. 使用拥抱脸部Transformer库
8.8.2. 拥抱脸部Transformer库应用程序
8.8.3. Hugging Face Transformers 库的优点

8.9. 其他Transformer库比较

8.9.1. 不同 Transformers 库之间的比较
8.9.2. 使用其他 Transformers 库
8.9.3. 其他 Transformers 库的优点

8.10. 使用NLP（自然语言处理）应用的RNN和注意力开发实际应用

8.10.1. 利用 RNN 和注意力开发自然语言处理应用程序
8.10.2. 在实施过程中使用 RNN、护理机制和 Transformers 模型
8.10.3. 实际应用评价

模块 9.自动编码器、GANs和扩散模型

9.1. 高效的数据表示

9.1.1. 降维
9.1.2. 深度学习
9.1.3. 紧凑的表示

9.2. 使用不完全线性自动编码器执行 PCA

9.2.1. 训练过程
9.2.2. Python 中的实现
9.2.3. 测试数据的使用

9.3. 堆叠式自动编码器

9.3.1. 深度神经网络
9.3.2. 编码架构的构建
9.3.3. 使用正则化

9.4. 卷积自动编码器

9.4.1. 卷积模型设计
9.4.2. 训练卷积模型
9.4.3. 评估结果

9.5. 去噪自动编码器

9.5.1. 过滤器应用
9.5.2. 编码模型设计
9.5.3. 使用正则化技术

9.6. 分散自动编码器

9.6.1. 提高编码效率
9.6.2. 最小化参数数量
9.6.3. 使用正则化技术

9.7. 变分自动编码器

9.7.1. 使用变分优化
9.7.2. 无监督深度学习
9.7.3. 深层潜在表征

9.8. 时尚 MNIST 图像的生成

9.8.1. 模式识别
9.8.2. 影像学
9.8.3. 深度神经网络训练

9.9. 生成对抗网络和扩散模型

9.9.1. 从图像生成内容
9.9.2. 数据分布建模
9.9.3. 使用对抗性网络

9.10. 模型的实施实际应用

9.10.1. 模型的实施
9.10.2. 使用真实数据
9.10.3. 评估结果

模块 10.强化学习

10.1. 政策搜索和奖励优化

10.1.1. 奖励优化算法
10.1.2. 政策搜索流程
10.1.3. 强化学习以优化奖励

10.2. OpenAI

10.2.1. OpenAI Gym 环境
10.2.2. 创建 OpenAI 环境
10.2.3. OpenAI 中的强化学习算法

10.3. 神经网络策略

10.3.1. 用于策略搜索的卷积神经网络
10.3.2. 深度学习政策
10.3.3. 神经网络策略的扩展

10.4. 行动评估：学分分配问题

10.4.1. 信贷分配的风险分析
10.4.2. 贷款盈利能力估计
10.4.3. 基于神经网络的信用评价模型

10.5. 政策梯度

10.5.1. 具有策略梯度的强化学习
10.5.2. 策略梯度优化
10.5.3. 策略梯度算法

10.6. Markov决策过程

10.6.1. Markov决策过程的优化
10.6.2. Markov决策过程的强化学习
10.6.3. Markov决策过程模型

10.7. 时间差异学习和 Q-Learning

10.7.1. 时间差异在学习中的应用
10.7.2. Q-Learning在学习中的应用
10.7.3. Q-Learning参数优化

10.8. 深度 Q-Learning的实现 以及 深度 Q 学习的变体

10.8.1. Deep Q-Learning的深度神经网络构建
10.8.2. Deep Q-Learning的实现
10.8.3.  深度 Q 学习的变体

10.9. 强化学习算法

10.9.1. 强化学习算法
10.9.2. 奖励学习算法
10.9.3. 惩罚学习算法

10.10    强化学习环境的设计实际应用

10.10.1. 强化学习环境的设计
10.10.2. 强化学习算法的执行
10.10.3. 强化学习算法的评估

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