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学习大纲

  • 第一周

    第一部分:应用数学与机器学习基础
    第一章:线性代数
    第二章:矩阵求导(补充学习材料)

  • 第二周

    第三章:概率论
    第四章:数值计算

  • 第三周

    第二部分:机器学习基础
    第五章:机器学习基础
    第六章:深度前馈网络

  • 第四周

    第九章:卷积神经网络
    第七章:深度学习中的正则化技术
    Kaggle比赛:植物种子分类

  • 第五周

    第十章:序列建模:循环和递归神经网络
    第八章:深度模型的优化

  • 第六周

    第十一章:深度模型的实用方法
    第十二章:深度学习应用概述

  • 第七周

    目标检测
    语义分割

  • 第八周

    生成对抗网络
    强化学习
    Kaggle比赛:ImageNet目标检测比赛

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