内容介绍：
第一课 深度学习总体介绍
    1. 神经网络：传统到现代
    2. 深度学习应用特点
    3. 深度学习发展方向
    4. 深度学习框架比较：用Tensorflow进行课程学习:
    5. 实例：Tensorflow基础
第二课 传统神经网络;
    1. 神经网络起源：线性回归
    2. 从线性到非线性：非线性激励8
    3. 神经网络的构建：深度广度复杂度扩展
    4. 神经网络的“配件”：损失函数，学习率，动量，过拟合
    5. 实例: 传统神经网络实现
第三课 卷积神经网络－基础篇
    1. 链式反向梯度传导
    2. 卷积神经网络－卷积层：正向反向推导
    3. 卷积神经网络－功能层：非线性激励，降维，归一化，区域分割，区域融合
    4. 实例：简单卷积神经网络运行
第四课 卷积神经网络－高级篇
    1. AlexNet 最早的现代神经网络
    2. VGG，GoogleNet,，ResNet. 近期的高级网络
    3. Deepface 结构化图像网络
    4. U-Net 深度图片生成网络：逆卷积作用
    5. 实例：利用已有模型进行物体分类／特征提取
第五课 卷积神经网络－目标分类:
    1. 目标分类基本框架
    2. 迁移学习
    3. 个人研究分享：如何设计新的的网络
    4. 实例训练：表情识别／人脸识别／动物识别
第六课 卷积神经网络－目标探测
    1. 目标探测介绍
    2. 传统方法总结－DPM
    3. RCNN 系列：RCNN，Fast RCNN，Faster RCNN
    4. YoLo系列
    5. 实例：目标探测模型训练／部署
第七课 递归神经网络
    1. RNN基本原理0
    2. 升级版RNN：LSTM
    3. 语言特征提取 Word2Vec4 F-
    4. 实例：LSTM用于语句生成
第八课 递归网络卷积网络结合： CNN＋RNN3
    1. CNN＋RNN
    2. 图片标注：学会看图说话5
    3. 视频分类：时间信号帮助更多
    4. 图片问答：对话机器人升级版
    5. 实例：图片标注实例2
第九课 生成对抗网络：GAN0
    1. GAN原理基础
    2. 深度GAN：GAN ＋深度学习
    3. 条件GAN：生成图片由我控制
    4. info GAN：无监督找特征
    5. Wasserstein GAN：理论创新
    6. 实例：Pix2Pix 自定义图片生成
第十课 增强学习
    1. 增强学习基础
    2. DQN 深度增强学习
    3. DQN 改进模型
    4. A3C 模型：高效游戏机器人
    5. 实例：DQN用于Atari游戏学习

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