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- 简介、神经网络和深度学习的历史、生物神经元的基础知识； - 深度多层感知器 (MLP)：符号、反向传播算法、激活函数、Dropout 层和正则化、整流线性单元 (ReLU)、权重初始化、批量标准化、用于多类分类的 Softmax； - 人工神经网络 - 卷积神经网络 (CNN)、卷积、图像边缘检测、填充和步幅、RGB 图像卷积、卷积层、最大池化、RNN、LSTM、使用 Keras 的神经网络模型和 Tensorflow、迁移学习。7 种用于人工智能和数据分析的工具和应用程序
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