深度学习的 120 个商业机会

先修知识

深度学习（第一学期）是入门级课程，零基础就可以学习！

Python 语法与数据结构

在这个部分，你将了解 Python 的整数和字符串数据类型，学会使用变量存储数据，掌握使用内置的函数和方法。你将会学习条件语句，循环语句完成复杂的统计。同时你将学会使用集合数据类型，包括列表、集合和字典等多种数据结构。

 实战项目：分析电话和短信记录

Python 文件与网络

你会使用 Python 标准库和第三方库中的模块，认识 Python 强大的库。并学会读取磁盘上的文件中的数据，使用在线资源解决实际问题。最后你将练习编写一个网络抓取程序来跟踪维基百科文章之间的链接。

 实战项目：探索美国共享单车数据

数据分析入门

学习使用 Python 了解数据分析流程的主要步骤，运用 Python 和 Pandas 处理多个数据集；并通过两个数据分析实战案例，学习使用 Python、Numpy 和 Pandas 进行数据清洗、探索、分析和可视化；

 实战项目：探索数据集

线性代数基础

线性代数是深度神经网络的基础。在这一部分中，你将从0基础开始学习线性代数中的向量以及交点知识以及实现向量的基本操作。

 实战项目：线性代数

模型的评估与验证

模型的评价指标是深度学习建模过程中非常重要的一环。在这一部分中，你将学习如何衡量深度学习模型以及其他机器学习模型好坏。

 实战项目：预测未来房价

开启项目的第二学期，需要你有 Python 基础，能熟练运用 Numpy、Pandas。同时你还需要对代数、多变量微积分、线性代数有一定了解。

深度学习简介

了解你将在这门课程中学到什么，探索深度学习网络在不同领域的应用，你还将通过一系列简短的课程，踏出你深度学习的第一步，学习使用深度学习相关工具，如 Anaconda 和 Jupyter notebooks。

神经网络

神经网络是深度学习的基石。在这部分课程中，你将学习神经网络的基本原理，并在实战项目中用 Python 和 Numpy 从头开始构建一个神经网络。你还将简要了解 TensorFlow，以及如何用它来搭建深度神经网络。

 实战项目：你的第一个神经网络

卷积神经网络

卷积神经网络是解决视觉问题的标准答案。在无人驾驶车，面部识别，医学影像等领域，都有它的应用。在这部分课程中，你将了解卷积神经网络的基本原理，并在实战项目中用它来解决图片分类问题。

 实战项目：狗狗品种识别

循环神经网络

用 Keras 和 TensorFlow 打造属于你的循环神经网络（RNN）和长短期记忆神经网络（LSTM），并将其运用在文本情感分析、生成文本等前沿领域。挑战“生成电视剧剧本”实战项目。

 实战项目：生成电视剧剧本

生成对抗网络

跟随生成对抗网络之父 Ian Goodfellow，学习并掌握深度卷积生成对抗网络（DCGAN）模型，来模拟生成真实图像。

 实战项目：生成人脸

深度强化学习

使用深度神经网络，来设计一个可以在模拟环境中进行决策的系统。把强化学习应用到电子游戏和机器人开发等复杂的领域中。

 实战项目：训练四轴飞行器学会飞行