课程内容覆盖:深度学习的基础,理解如何构建神经网络,卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、长短期记忆网络(LSTM)、Adam 优化器、Dropout 方法、BatchNorm 方法、Xavier He 初始化方法等。课程也涉及了深度学习在医疗、自动驾驶、手语识别、音乐生成和自然语言处理等领域的应用案例。