神经网络入门
- 机器学习简介
- 深度学习简介
- 神经网络
- Tensorflow基础
- 神经网络Tensorflow实战
机器学习是什么
机器学习是什么——无序数据转化为价值的方法
机器学习价值——从数据中抽取规律，并用来预测未来
机器学习应用距离
分类问题——图像识别、垃圾邮件识别
回归问题——股价预测、房价预测
排序问题——点击率预估、推荐
生成问题——图像生成、图像风格转换、图像文字描述生成
机器学习简介
机器学习应用流程
机器学习岗位职责
- 数据处理（采集+去噪）
- 模型训练（特征+模型）
- 模型评估与优化（MSE、F1-score、AUC+调参）
- 模型应用（A/B测试）
深度学习简介
机器学习与深度学习
- 机器学习是实现人工智能的方法
- 深度学习是实现机器学习算法的技术
深度学习算法集合
- 卷积神经网络（CV，计算机视觉领域）
- 循环神经网络（文本数据、不定长数据，NLP领域）
- 自动编码器
- 稀疏编码
- 深度信念网络
- 限制玻尔兹曼机
- 深度学习+强化学习=深度强化学习
深度学习进展
图像分类
机器翻译
图像生成
深度强化学习