深度學習應用探索人工智能前沿技術及其在各領域的變革性應用課程概述基礎知識深度學習原理和基本概念主流框架TensorFlow、PyTorch等工具介紹網(wǎng)絡模型CNN、RNN、GAN等核心架構實際應用計算機視覺、自然語言處理等領域應用案例第一部分：深度學習基礎1基本概念深度學習定義和原理2神經網(wǎng)絡結構和工作機制3算法原理前向與反向傳播4優(yōu)化方法防止過擬合技術什么是深度學習？機器學習子領域借鑒人腦神經元工作方式多層次特征學習自動提取數(shù)據(jù)中的抽象特征端到端學習從原始數(shù)據(jù)直接輸出結果深度學習與傳統(tǒng)機器學習的區(qū)別特征工程傳統(tǒng)：人工設計特征深度：自動學習特征數(shù)據(jù)需求傳統(tǒng)：較少數(shù)據(jù)深度：需大量數(shù)據(jù)計算資源傳統(tǒng)：一般計算能力深度：高性能計算神經網(wǎng)絡基礎1輸出層提供最終預測結果2隱藏層提取高級特征表示3輸入層接收原始數(shù)據(jù)人工神經網(wǎng)絡模擬人腦神經元連接方式，通過層級結構處理信息激活函數(shù)Sigmoid輸出范圍(0,1)，早期常用Tanh輸出范圍(-1,1)，中心化ReLUmax(0,x)，解決梯度消失LeakyReLU負值區(qū)域有小斜率前向傳播與反向傳播前向傳播從輸入到輸出計算預測值1計算誤差與真實標簽比較得到損失2反向傳播誤差反向傳遞計算梯度3參數(shù)更新根據(jù)梯度調整網(wǎng)絡權重4損失函數(shù)均方誤差(MSE)回歸問題常用損失函數(shù)交叉熵損失分類問題首選損失函數(shù)HingeLoss支持向量機中的損失函數(shù)HuberLoss對異常值更魯棒的損失函數(shù)優(yōu)化算法梯度下降最基礎的優(yōu)化方法隨機梯度下降每次使用單個樣本更新小批量梯度下降每次使用一批樣本進階優(yōu)化器Adam、RMSprop、Adagrad等過擬合與欠擬合欠擬合模型過于簡單訓練集表現(xiàn)差正常擬合模型復雜度適中泛化能力強過擬合模型過于復雜僅記憶訓練數(shù)據(jù)正則化技術Dropout訓練時隨機丟棄神經元L1/L2正則化添加權重懲罰項批量歸一化標準化層間激活值提前停止驗證誤差上升時停止第二部分：深度學習框架主流深度學習框架提供了高效開發(fā)環(huán)境，簡化模型構建和訓練過程常用深度學習框架概述框架開發(fā)者特點TensorFlowGoogle完整生態(tài)系統(tǒng)PyTorchFacebook動態(tài)計算圖Keras社區(qū)/Google用戶友好接口MXNetAmazon多語言APITensorFlow簡介1Google開發(fā)的開源框架2015年發(fā)布，目前最流行框架之一2靜態(tài)計算圖架構TF2.0引入即時執(zhí)行模式3TensorBoard可視化訓練過程和網(wǎng)絡結構可視化4部署靈活性高支持云、移動和嵌入式設備PyTorch簡介Facebook開發(fā)的開源框架基于Torch庫開發(fā)動態(tài)計算圖更符合Python編程習慣研究友好靈活架構適合原型設計良好社區(qū)支持快速發(fā)展的生態(tài)系統(tǒng)Keras簡介高級API簡潔的深度學習接口快速原型設計幾行代碼構建復雜模型多后端支持可使用TensorFlow等作為后端框架選擇建議入門學習選擇Keras，簡單易用1研究探索PyTorch靈活性佳2工業(yè)部署TensorFlow生態(tài)完善3特定場景根據(jù)項目需求選擇專用框架4第三部分：卷積神經網(wǎng)絡（CNN）1基本原理局部連接和權重共享2核心組件卷積層、池化層、全連接層3經典模型LeNet、AlexNet、VGG等4視覺應用圖像分類、目標檢測等CNN基本原理局部感受野關注圖像局部區(qū)域權重共享降低參數(shù)數(shù)量多層次特征低層次到高層次表示平移不變性對位置變化不敏感CNN架構詳解1全連接層整合特征進行分類2池化層降維并保留主要特征3卷積層提取局部特征卷積神經網(wǎng)絡通過多層次結構自動提取層級化特征表示經典CNN模型：LeNet-511998年提出YannLeCun開創(chuàng)性工作2手寫數(shù)字識別MNIST數(shù)據(jù)集上表現(xiàn)出色35層結構2個卷積層和3個全連接層4CNN奠基石現(xiàn)代CNN基本框架基礎經典CNN模型：AlexNet2012發(fā)表年份8網(wǎng)絡層數(shù)5卷積層數(shù)量16.4%錯誤率AlexNet在ImageNet挑戰(zhàn)中以顯著優(yōu)勢獲勝，標志深度學習革命開始經典CNN模型：VGGNet牛津大學VGG組開發(fā)2014年提出簡潔統(tǒng)一架構3x3卷積核堆疊設計深度探索16-19層深度網(wǎng)絡強大特征提取遷移學習廣泛應用經典CNN模型：GoogLeNetInception模塊多尺度特征提取網(wǎng)絡深度22層深度結構參數(shù)效率僅有500萬參數(shù)經典CNN模型：ResNet殘差連接解決深層網(wǎng)絡梯度問題1超深架構最深可達152層2性能突破ImageNet錯誤率低于人類3廣泛影響現(xiàn)代CNN基礎架構4CNN在計算機視覺中的應用圖像分類識別圖像主體類別目標檢測定位多個物體位置圖像分割像素級別分類圖像生成創(chuàng)建新的圖像內容第四部分：循環(huán)神經網(wǎng)絡（RNN）1基本原理引入時序記憶能力2變種發(fā)展LSTM和GRU解決長依賴3雙向結構捕獲上下文信息4序列應用文本、語音、時間序列RNN基本原理序列處理處理變長輸入序列隱狀態(tài)傳遞保存歷史信息參數(shù)共享各時間步使用相同權重循環(huán)連接當前狀態(tài)依賴先前狀態(tài)長短期記憶網(wǎng)絡（LSTM）門控機制輸入門、遺忘門、輸出門長期記憶細胞狀態(tài)保存長期信息解決問題緩解梯度消失和爆炸門控循環(huán)單元（GRU）LSTM簡化版本2014年由Cho等人提出兩個門控單元更新門和重置門更少參數(shù)計算效率高于LSTM性能相當多數(shù)任務與LSTM效果相近RNN在自然語言處理中的應用機器翻譯序列到序列模型情感分析文本情緒識別語音識別音頻轉文本文本生成創(chuàng)作文章和對話第五部分：生成對抗網(wǎng)絡（GAN）生成器創(chuàng)造逼真樣本判別器區(qū)分真假樣本對抗訓練零和博弈過程GAN基本原理隨機噪聲輸入生成器起點1生成假樣本生成器創(chuàng)造圖像2真假樣本判別判別器評估真實性3反饋調整雙方不斷優(yōu)化4GAN的訓練過程固定判別器訓練生成器提高生成樣本質量固定生成器訓練判別器提高判別能力交替迭代訓練Nash均衡是訓練目標模式崩潰處理多樣性與質量平衡常見GAN變體多種GAN變體針對不同應用場景，解決原始GAN的穩(wěn)定性和多樣性問題GAN在圖像生成中的應用人臉生成逼真人臉合成風格遷移藝術風格轉換超分辨率低分辨率圖像增強圖像修復填補圖像缺失部分第六部分：深度強化學習環(huán)境交互學習通過反饋信號指導行為探索與利用平衡新行為嘗試與最優(yōu)策略應用狀態(tài)-動作-獎勵強化學習核心元素價值與策略學習兩種主要學習方法強化學習基礎1策略優(yōu)化尋找最優(yōu)決策規(guī)則2值函數(shù)估計評估狀態(tài)和動作價值3環(huán)境模型理解動作結果和獎勵4馬爾可夫決策過程問題的數(shù)學框架深度Q網(wǎng)絡（DQN）Q學習擴展使用深度網(wǎng)絡近似Q值經驗回放存儲歷史經驗隨機采樣目標網(wǎng)絡穩(wěn)定訓練的雙網(wǎng)絡結構DQN成功結合深度學習與強化學習，在Atari游戲中取得超人類表現(xiàn)策略梯度方法1直接優(yōu)化策略無需值函數(shù)估計2隨機策略支持輸出動作概率分布3處理連續(xù)動作適合機器人控制等任務4高方差挑戰(zhàn)訓練不穩(wěn)定性問題Actor-Critic方法1234Actor網(wǎng)絡學習策略函數(shù)Critic網(wǎng)絡評估動作價值優(yōu)勢函數(shù)降低方差提高穩(wěn)定性結合兩種方法兼具策略梯度和值函數(shù)優(yōu)點深度強化學習在游戲和機器人控制中的應用AlphaGo擊敗世界冠軍的圍棋AI機器人控制復雜運動技能學習自動駕駛策略優(yōu)化與決策第七部分：深度學習在計算機視覺中的應用1圖像分類識別圖像主體類別2目標檢測定位多個物體位置3圖像分割像素級別分類4人臉識別身份驗證與識別圖像分類1000+ImageNet類別95%+頂級模型準確率50+主流網(wǎng)絡架構2012深度學習突破年份圖像分類是計算機視覺基礎任務，深度學習已超越人類表現(xiàn)目標檢測R-CNN系列區(qū)域提議+分類YOLO系列單階段高速檢測SSD模型多尺度特征檢測Transformer檢測器注意力機制檢測圖像分割語義分割像素級類別標注實例分割區(qū)分同類不同實例全景分割結合語義和實例分割人臉識別人臉檢測定位圖像中的人臉人臉對齊標準化人臉姿態(tài)特征提取編碼人臉關鍵特征身份匹配特征比對確認身份第八部分：深度學習在自然語言處理中的應用文本分類命名實體識別機器翻譯問答系統(tǒng)其他NLP任務自然語言處理是深度學習最活躍的應用領域之一，變革傳統(tǒng)語言技術文本分類情感分析文本情緒極性判斷主題分類文檔類別識別意圖識別用戶查詢目的判斷垃圾信息過濾識別不良內容命名實體識別任務描述識別文本中的專有名詞主流方法BiLSTM-CRF架構應用場景信息提取與知識圖譜機器翻譯編碼器處理理解源語言句子1中間表示語言無關語義編碼2解碼器生成生成目標語言句子3注意力機制對齊源語言和目標語言4問答系統(tǒng)問題理解分析用戶查詢意圖檢索相關信息從知識庫獲取答案生成候選答案排序可能答案答案表述自然語言生成回復第九部分：深度學習在其他領域的應用深度學習正在改變眾多傳統(tǒng)行業(yè)，帶來新的技術革命和應用可能語音識別語音預處理降噪和特征提取聲學模型音素識別語言模型詞序列概率估計解碼器生成最終轉錄文本推薦系統(tǒng)協(xié)同過濾基于相似用戶行為推薦內容推薦基于項目特征匹配混合推薦結合多種推薦策略序列推薦考慮用戶行為時序醫(yī)療診斷深度學習在醫(yī)學圖像分析領域準確率已接近或超過專業(yè)醫(yī)生水平金融預測