• 進(jìn)一步豐富自身的知識(shí)結(jié)構(gòu)，要重點(diǎn)關(guān)注人工智能技術(shù)；

  
  

• 注重行業(yè)經(jīng)驗(yàn)的積累，嵌入式開發(fā)與行業(yè)領(lǐng)域有非常多的聯(lián)系（未來嵌入式開發(fā)會(huì)逐漸向傳統(tǒng)行業(yè)覆蓋）；

  
  

• 關(guān)注工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的相關(guān)技術(shù)。

  
  

深度學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

• 深度學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介

  
  

• 基本的深度學(xué)習(xí)架構(gòu)

  
  

• 神經(jīng)元

  
  

• 激活函數(shù)詳解（sigmoid、tanh、relu等）

  
  

• 感性認(rèn)識(shí)隱藏層

  
  

• 如何定義網(wǎng)絡(luò)層

  
  

• 損失函數(shù)

  
  

推理和訓(xùn)練

• 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的推理和訓(xùn)練

  
  

• bp算法詳解

  
  

• 歸一化

  
  

• Batch Normalization詳解

  
  

• 解決過擬合

  
  

• dropout

  
  

• softmax

  
  

• 手推神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程

  
  

從零開始訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

• 使用python從零開始實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練

  
  

• 構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的經(jīng)驗(yàn)總結(jié)

  
  

深度學(xué)習(xí)開源框架

• pytorch

  
  

• tensorflow

  
  

• caffe

  
  

• mxnet

  
  

• keras

  
  

• 優(yōu)化器詳解(GD,SGD,RMSprop等