课程描述
深度学习包含一系列令人振奋的神经网络新技术。通过结合先进的训练技术和神经网络架构组件，现在有可能创建神经网络，可以处理表格数据、图像、文本和音频数据。深度学习允许神经网络以类似人脑功能的方式学习信息的层次结构。
本课程将向学生介绍经典的神经网络结构，卷积神经网络(CNN)，长短期记忆(LSTM)，门控递归神经网络(GRU)，一般对抗网络(GAN)和强化学习。这些模型在计算机视觉、时间序列、安全、自然语言处理和数据生成方面被广泛应用。高性能计算方面将展示如何在图形处理单元和网格上处理深度学习。主要是深度学习在问题中的应用，以及一些数学基础的介绍。学生将使用Python编程语言，使用谷歌TensorFlow和Keras实现深度学习模型。本课程不要求学生熟悉python，假设至少熟悉一种编程语言。
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课程大纲
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