深度学习已成为当今AI人工智能领域中最具有前景和应用价值的技术之一，掌握深度学习不仅可以提高算法工程师和AI从业者的技能水平，还有助于实现人工智能技术在各行业的应用。本课程旨在帮助学习者了解深度学习的核心算法和流程，掌握神经网络的基本原理和实现方法，以及卷积神经网络、递归神经网络和词向量等经典模型的原理和应用技巧，打下深度学习领域的坚实基础。
本章将讲授深度学习的必备基础知识，包括神经元、激活函数、前向传播、反向传播、损失函数、优化器等核心概念。学习完本章，学生将了解深度学习的基本概念，能够熟练运用常见的优化器算法和损失函数进行模型训练和优化，掌握深度学习的基本运行原理。
1.深度学习要解决的问题 2.深度学习应用领域 3.计算机视觉任务 4.视觉任务中遇到的问题 5.得分函数 6.损失函数的作用 7.前向传播整体流程
本章将重点介绍神经网络整体架构，包括神经网络层数、宽度、深度等重要的网络结构设计原则和技巧。学生将了解神经网络的整体结构设计原则，并学会如何针对不同的任务，调整网络的结构参数，以提高神经网络的性能。
1.返向传播计算方法 2.神经网络整体架构 3.神经网络架构细节 4.神经元个数对结果的影响 5.正则化与激活函数 6.神经网络过拟合解决方法
本章将深入讲解卷积神经网络的原理和参数解读，包括卷积、池化、卷积神经网络架构、参数的含义和作用等内容。学生将掌握卷积神经网络的原理和应用，能够理解卷积神经网络各个参数的作用和意义，以及如何优化网络参数以达到更好的性能。
1.卷积神经网络应用领域 2.卷积的作用 3.卷积特征值计算方法 4.得到特征图表示 5.步长与卷积核大小对结果的影响 6.边缘填充方法 7.特征图尺寸计算与参数共享 8.池化层的作用 9.整体网络架构 10.VGG网络架构 11.残差网络Resnet 12.感受野的作用
本章将介绍递归神经网络和词向量的原理和解读，包括RNN、LSTM、序列建模、文本生成、文本分类等内容，以及Word2Vec等常用的词向量模型。学生将掌握递归神经网络和词向量的原理和应用，能够实现序列建模和文本生成，以及利用词向量进行文本分类等任务。
1.RNN网络架构解读 2.词向量模型通俗解释 3.模型整体框架 4.训练数据构建 5.CBOW与Skip-gram模型 6.负采样方案
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