深度学习的概念源于人工神经网络的研究，而深度学习的过程就是使用多个处理层对数据进行高层抽象，得到多重非线性变换函数的过程。
虽然深度学习的概念看似高大上，让人有种莫名的距离感，实际上它在日常生活中随处可见，比如我们较为熟悉的无人驾驶汽车、电影推荐等。
人工智能、机器学习与深度学习的关系
话虽如此，究竟怎么才能更好地掌握深度学习，零基础又该如何学习呢？
在这，必须先要介绍一下Python。Python作为一门易读、易维护，用途广泛的编程语言，是时下最火的人工智能语言。
与大多数的编程语言相比，Python类似于一个应用商店，里面有各式各样开发好的App，每个App能够解决相应的问题。
如果你需要，拿来用即可。有时候，甚至只需一行代码，就能解决问题。
为了让大家获取一条高效的学习路径，超级数学建模携手唐老师以Python为基础，为你带来实用度与趣味度满分的《Python深度学习》课程！
课程并没有只是灌输大量理论，而是循序渐进，从基础知识结合操作讲起结合案例进行实战训练。
因此，该系列课程不但适合机器学习、深度学习等爱好者和相关科研工作者，还适合编程零基础的小伙伴参与学习。课后唐老师还会及时跟踪答疑。
即便是纯小白，小天相信学习课程不会有太大的压力。
《Python深度学习》课程介绍
（共68学时）
课程大纲
第一章：深度学习概述与计算机视觉挑战（免费试学）
第二章：深度学习必备基础知识点
第三章：最优化与反向传播
第四章：神经网络整体架构
第五章：案例实战CIFAR图像分类任务
第六章：卷积神经网络基本原理
第七章：卷积参数详解
第八章：案例实战CNN网络
第九章：经典网络架构与物体检测任务
第十章：网络模型训练技巧
第十一章：深度学习框架Caffe网络配置
第十二章：Caffe制作数据源
第十三章：Caffe框架小技巧
第十四章：Caffe框架常用工具
第十五章：深度学习框架Tensorflow基本操作
第十六章：Tensorflow框架构造回归模型
第十七章：Tensorflow神经网络模型
第十八章：Tensorflow构建CNN网络
第十九章：Tensorflow加载训练好的模型
第二十章：Tensorflow构建RNN网络
第二十一章：深度学习项目实战-验证码识别
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课程特色
学习周期——一个月（学习建议：2小时/周）
课程收益——快速掌握深度学习的基础知识；掌握深度学习的两大主流框架；独立完成项目实战
适用群体
零基础学习者
机器学习、深度学习爱好者
科研工作者，特别是打算迈入人工智能领域的工作者
授课老师
作为主讲人，唐老师将多年的机器学习经验和Python使用技巧分享给大家。因此课程传授的不仅是知识，还有思维和方法。
特别提醒
课程优惠详情
深度学习课程价格——¥298
课程优惠
①新学员
限量发放50元优惠券，公众号后台对话框回复“深度学习”即可领取
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注意事项
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