培训大纲	内容
第一章 机器学习入门	1) 机器学习简介 2) 基础知识 3) 回归和分类 4) 机器学习的典型应用 图像分类 数字识别 情感分类 文本挖掘
第二章 机器学习实践练习	1) 图像分类实践简介 2) 实验环境设置 3) 编程实践
第三章 深度学习	1) 深度学习简介 a) 发展历史 b) 主要应用 2) 感知器 3) 人工神经网络 4) 前馈神经网络
第三章 深度学习	5) 卷积神经网络 6) 循环神经网络 7) 最新进展
第四章 深度学习在计算机视觉中的应用	1) 图像分类 2) 物体检测 3) 物体跟踪
第五章 深度学习在自然语言处理中的应用	1) 语言模型 2) 机器翻译 3) 文本分类
第六章 深度学习实践 ——图像分类	1) 图像分类实践简介 2) 实验环境设置 3) 编程实践
第六章 深度学习实践 ——文本情感分类	1) 文本情感分类实践简介 2) 实验环境设置 3) 编程实践

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