大学学历
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Deep Learning是人工智能背后的主要技术之一,推动了计算机视觉、自然语言处理和机器人技术等领域的许多进步。例如,亚马逊 Alexa 的语音识别技术基于人工智能的这一分支,准确率高达 95%。因此,可以用来解决社会中的重要问题,例如疾病的早期发现、自然灾害的预测和应对气候变化。例如,Deep Learning已被用于预测冰川融化,准确率高达 96%。
在此背景下,TECH 设计了一个详尽的学位,学生将深入研究Deep Learning的原理并深入研究其数学基础。因此,由于该领域对训练有素的专业人员的需求不断增长,对人工智能的投资增加,其各种应用,可用的资源和支持社区,它带来的智力挑战及其创新潜力,因此攻读该学位被认为是专业发展的绝佳选择。
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教学大纲
Relearning方法基于在整个课程中不断重复关键概念,将使工程师无需长时间学习即可获得先进有效的学习。通过这种方式,专业人员将能够深入研究有关嵌套函数、神经网络模型或深度学习应用程序的完整教学大纲。

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模块1.Deep Learning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. 混合导数
a
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. 函数的积
1.7.3. 函数的合成
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. 混合导数
1.9.3. 矩阵导数
1.10. Backward Pass
1.10.1 错误传播
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. 可视化方法
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. 操作
3.2.1. 加法
3.2.2. 乘法
3.2.3. 平移
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. 建立它们俩之间的关系
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learning rate
3.10.3. 权重的调整

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