本学习培训实践活动与基础理论并举，根据基础理论解读，算法论述，算法可用情景，实例分析和编号实践活动，及其对全新的人工智能算法的发展趋势和网络的剖析和详细介绍，使学生不但把握机器学习，人工智能行业常见算法，并且能够 在实战演练中运用机器学习人工智能处理工作上的具体难题，进而协助公司在人工智能时期技压群雄占得主动权。
1人工智能和机器学习概述
人工智能发展历程
应用领域概述：如图像识别技术，文本分析，算法
近期成效概述：如增强学习，生成式对抗网络，根据低动能的互联网，one-shotleaning
软件框架概述，如sparkML，sklean，tensorflow，caffe，Theano
2卷积和神经元网络CNN
卷积和神经元网络历史时间
AlexNet,ResNet,googleNet详细介绍
卷积层详细介绍
池化层
全连接层
VisualizingConvNet
BP算法
DropOut正则化
TensorFlow撰写CNN
常见主要参数详细介绍和CNN优化
3循环系统神经元网络RNN
RNN运用概述
时间序列分析LSTM实体模型
自然语言理解解决基本
双重RNN与深层RNN
RNN完成实例
4深层信心互联网
贝叶斯概率论
贝叶斯分类器
贝叶斯算法信心互联网
Word2VecNetwork
Auto-encoder/PCA
5根据动能的互联网
HopfieldNetwork
玻尔兹曼机
受到限制波尔兹曼机
深层玻尔兹曼机
SpareCoding
6别的受欢迎深度神经网络算法
GAN抵抗转化成互联网
增强学习概述
TransferLearning
7互联网大数据,云计算技术与机器学习
数据管理平台与云计算服务
机器学习与数据管理平台
并行执行算法
大批量梯度下降算法
任意梯度下降算法
小批量生产梯度下降算法
梯度下降算法的监管与较为
地理位置 Location
