以深度神经网络为代表的“深度学习”系统正越来越多地接管所有人工智能任务，从语言理解、语音和图像识别，到机器翻译、规划，甚至是游戏和自动驾驶。因此，在许多高级学术机构中，深度学习的专业知识正从深奥的要求迅速转变为强制性的先决条件，并成为工业就业市场的一大优势。
在本课程中，我们将学习深度神经网络的基础知识，以及它们在各种人工智能任务中的应用。在本课程结束时，预计学生将对这门学科非常熟悉，并能够将深度学习应用于各种任务。他们也将被定位去理解关于这个主题的许多当前的文献，并通过进一步的学习来扩展他们的知识。
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Course Logistics
Learning Objectives
The neural net as a universal approximator
Training a neural network
Back propagation
Back propagation continued
Convergence issues in back propagation
Stochastic gradient descent
Training Neural Networks: Normalization, Regularization
Convolutional Neural Networks (CNNs)
Models of vision
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