深度学习与人工智能的应用

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《深度学习DeepLearning核心技术实战》

         4月16日—4月19日  

《深度强化学习核心技术实战》

         4月23日—4月26日

《深度迁移学习技术实战》

         5月14日—5月17日



一、深度学习综述

二、深度神经网络

三、卷积神经网络 CNN

四、循环神经网络 RNN  

五、对抗性生成网络 GAN

六、强化学习 DRL  

七、迁移学习 TL



一、强化学习概述

二、马尔科夫决策过程

三、蒙特卡罗方法

四、基于模型的强化学习

五、基于采样-估计的强化学习

六、基于逼近理论的强化学习

七、从强化学习到深度强化学习

八、深度强化学习

九、多任务深度强化学习

十、分层深度强化学习

十一、多智能体强化学习



一、无监督学习

二、聚类算法

三、自监督学习

四、迁移学习理论及概述

五、适用于图像分类算法的场景

六、适用于目标检测算法的场景

七、适用于图像分割算法的场景

八、适用于自然语言处理的场景

九、适用于深度强化学习的场景

十、多算法混合应用的场景



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