欢迎来到 Deep Learning 课程！以下是我们课程的大纲，涵盖了从基础理论到实际应用的所有内容。

课程内容

  • 深度学习基础

    • 深度学习简介
    • 神经网络结构
    • 损失函数与优化算法

  • 卷积神经网络 (CNN)

    • CNN 简介
    • 卷积层与池化层
    • CNN 应用实例

  • 循环神经网络 (RNN)

    • RNN 简介
    • LSTM 与 GRU
    • RNN 应用实例

  • 生成对抗网络 (GAN)

    • GAN 简介
    • GAN 架构
    • GAN 应用实例

  • 深度学习框架

    • TensorFlow 简介
    • PyTorch 简介

课程资源

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总结

通过本课程，您将能够掌握深度学习的基本原理和应用，为您的职业生涯打下坚实的基础。