第 1 章是绪论,介绍人工智能、机器学习、深度学习的概要,使读者对相关知识进行全面的了解。
第 2、3 章介绍了机器学习的基础知识。
第 4、5、6 章分别讲述三种主要的神经网络模型:前馈神经网络、卷积神经网络和循环神经网络。在第 6 章中略提了下图网络的内容。
第 7 章介绍神经网络的优化与正则化方法。
第 8 章介绍神经网络中的注意力机制和外部记忆。
第 9 章简要介绍了一些无监督学习方法。
第 10 章中介绍一些和模型独立的机器学习方法:集成学习、协同学习、多任务学习、迁移学习、终生学习、小样本学习、元学习等。这些都是目前深度学习的难点和热点问题。
第 11 章介绍了概率图模型的基本概念,为后面的章节进行铺垫。
第 12 章介绍两种早期的深度学习模型:玻尔兹曼机和深度信念网络。
第 13 章介绍最近两年发展十分迅速的深度生成模型:变分自编码器和对抗生成网络。
第 14 章介绍了深度强化学习的知识。
第 15 章介绍了应用十分广泛的序列生成模型。
资料获取方法 1. 扫描下方二维码 2. 回复关键词:AI 👆长按上方二维码 2 秒 回复「AI」即可获取资料
额外福利
人工智能从基础到实战
计算机视觉
深度学习
人工智能PDF学习文档 人工智能精品学习资料已整理好(包含:知识体系图谱、视频课程、专业书籍 PDF 版、项目实战),免费领取!
资料获取方法 1. 扫描下方二维码 2. 回复关键词:AI 👆长按上方二维码 2 秒 回复「AI」即可获取资料