原创 深度学习算法的底层原理学习

人工智能时代下，每一次AI技术的落地应用，都和深度学习发挥的作用密不可分。毫不夸张地说，深度学习是人工智能时代的核心驱动力，也是推动人工智能崛起的主流技术。因此，深度学习算法的底层原理，也是我们必须要学习和掌握的重要内容。下面我们一起来看看深度学习算法需要学什么，以及怎么学。

深度学习算法课程简介：

第三次人工智能的热潮源于深度学习的复兴。随着人工智能时代的到来，掌握深度学习相关算法是进军人工智能领域的必备技能。本课程以原理讲解加实战的方式对深度学习基础、深度学习进阶、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、对抗神经网络（GAN）进行深入讲解，并以数字识别、手势识别、机器翻译、图片生成等项目案例进行实操演示。学完本课程，不仅对深度学习算法的底层原理有更深刻的理解，并且可以具备使用 TensorFlow 进行项目开发的能力。

深度学习算法课程大纲：

整个深度学习算法的底层原理课程，大概分为五个学习章节，分别是深度学习基础、深度学习进阶、卷积神经网络、循环神经网络以及高级主题。其中深度学习基础的核心知识点包括神经网络基础、浅层神经网络、深层神经网络，还有相关的项目案例。深度学习优化进阶核心知识点包括多分类、梯度下降算法优化、深度学习正则化、神经网络调参与BN。卷积神经网络核心知识点有卷积网络原理、经典分类结构、CNN实战等等。循环神经网络核心知识点包括循环神经网络、GRU、LSTM、文本处理、词嵌入等等。高级主题核心知识点有生成对抗网络、自动编码器、CapsuleNet，还有生成假的数字图片的相关项目案例。

 深度学习算法课程亮点：

从基础到进阶，从原理到应用，知识系统全面，带你一站式掌握深度学习算法的底层原理。而且渐进式讲解，图形化表达，深入剖析算法底层原理。从发展历程到结构原理，从源头解决你所有深度学习的困扰。更重要的是丰富的项目实战案例，覆盖核心算法的典型应用场景，加强算法的应用能力。学完本门课程，你将掌握神经网络算法的底层原理，能够使用工具动手实现神经网络结构，具备使用 TensorFlow 开发编写神经网络项目，比如图像分类、情感分析等。

如果你有一定的数学基础，想要系统学习深度学习算法，或者想转行人工智能领域，在图像分类、自然语言处理、语音识别等领域深入研究，都欢迎大家来博学谷在线学习相关的人工智能课程~