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《深度学习DeepLearning核心技术实战》

         4月16日—4月19日  

 《深度强化学习核心技术实战》

         4月23日—4月26日 

 《深度迁移学习技术实战》

         5月14日—5月17日 

一、深度学习综述 

二、深度神经网络 

三、卷积神经网络 CNN 

四、循环神经网络 RNN  

五、对抗性生成网络 GAN

六、强化学习 DRL  

七、迁移学习 TL

 一、强化学习概述

 二、马尔科夫决策过程

 三、蒙特卡罗方法 

 四、基于模型的强化学习

 五、基于采样-估计的强化学习 

 六、基于逼近理论的强化学习

 七、从强化学习到深度强化学习

 八、深度强化学习

 九、多任务深度强化学习

 十、分层深度强化学习

 十一、多智能体强化学习

一、无监督学习

二、聚类算法

三、自监督学习

四、迁移学习理论及概述

五、适用于图像分类算法的场景

六、适用于目标检测算法的场景

七、适用于图像分割算法的场景

八、适用于自然语言处理的场景

九、适用于深度强化学习的场景

十、多算法混合应用的场景

支慧芳（老师）   电话：010-56129268