课程聚焦深度神经网络核心架构，系统解析CNN卷积网络在图像识别中的应用原理，详解RNN循环网络处理时序数据的独特优势。针对Faster RCNN目标检测框架，通过工业级项目案例拆解算法优化要点。
课程核心价值体系
课程构建从数学基础到产业应用的四维能力模型：
- 微积分与线性代数的工程化应用
- TensorFlow与PyTorch双框架实操
- 电商用户行为分析与金融风控建模
- 医疗影像识别与智能问诊系统开发
学习群体定位
| 学员类型 | 能力要求 |
|---|---|
| 学术转型群体 | 数学/计算机相关专业大三以上 |
| 职业进阶者 | 具备1年机器学习项目经验 |
| 行业转换者 | 需完成预科数学基础强化 |
课程模块解析
基础构建阶段
前七章着重夯实数学与编程根基，特别设置数值计算在梯度下降中的实践应用，通过Jupyter Notebook完成矩阵运算可视化训练。
核心突破阶段
深度学习算法部分采用"理论推导+代码复现"双轨教学模式，重点解析反向传播算法的矩阵求导过程，配合CIFAR-10数据集完成卷积网络调参实战。
产业实战阶段
- 电商评论情感分析系统
- CT影像病灶检测模型
- 股票价格预测神经网络
- 智能客服意图识别引擎
教学资源配置
硬件环境
配备NVIDIA Tesla V100计算节点，支持多GPU并行训练
数据资源
开放Kaggle竞赛数据集及脱敏行业数据
