• 進(jìn)一步豐富自身的知識(shí)結(jié)構(gòu)，要重點(diǎn)關(guān)注人工智能技術(shù)；

• 注重行業(yè)經(jīng)驗(yàn)的積累，嵌入式開發(fā)與行業(yè)領(lǐng)域有非常多的聯(lián)系（未來嵌入式開發(fā)會(huì)逐漸向傳統(tǒng)行業(yè)覆蓋）；

• 關(guān)注工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的相關(guān)技術(shù)。

深度學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

• 深度學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介

• 基本的深度學(xué)習(xí)架構(gòu)

• 神經(jīng)元

• 激活函數(shù)詳解（sigmoid、tanh、relu等）

• 感性認(rèn)識(shí)隱藏層

• 如何定義網(wǎng)絡(luò)層

• 損失函數(shù)

推理和訓(xùn)練

• 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的推理和訓(xùn)練

• bp算法詳解

• 歸一化

• Batch Normalization詳解

• 解決過擬合

• dropout

• softmax

• 手推神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程

從零開始訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

• 使用python從零開始實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練

• 構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的經(jīng)驗(yàn)總結(jié)

深度學(xué)習(xí)開源框架

• pytorch

• tensorflow

• caffe

• mxnet

• keras

• 優(yōu)化器詳解(GD,SGD,RMSprop等