掌握使用從線性回歸到邏輯回歸到神經網絡
  掌握深度學習框架介紹與剖析
  掌握圖像識別與卷積神經網絡

  想要使用Python實現深度學習的在校師生
  致力于將深度學習的價值廣泛運用到實際場景的商業人士

  1章神經網絡的引入：從線性回歸到邏輯回歸到神經網絡
  1-1線性回歸模型
  1-2邏輯回歸模型
  1-3神經網絡模型
  2章深度學習框架介紹與剖析
  2-1什么是深度學習框架？
  2-2TensorFlow
  2-3Keras
  2-4PyTorch
  2-5Caffe
  2-6Deeplearning4j
  2-7五個深度學習框架之間的對比
  3章圖像識別與卷積神經網絡
  3-1卷積神經網絡的引入
  3-2卷積神經網絡結構
  3-3常用卷積網絡模型
  3-4案例應用：基于卷積神經網絡的數字識別和圖像識別
  3-5案例應用：基于卷積神經網絡的人臉識
  4章自然語言處理與循環神經網絡
  4-1循環神經網絡的引入
  4-2循環神經網絡結構
  4-3LSTM網絡結構
  4-4案例應用：基于循環神經網絡和LSTM的情感分析
  5章深度學習自然語言處理最新框架與應用
  5-1TextCNN網絡結構
  5-2TextRNN網絡結構
  5-3FastText網絡結構
  5-4BiLSTM_Attention網絡結構
  5-5Transformer網絡結構
  5-6BERT網絡結構
  5-7模型性能對比