悉尼大学研究生深度学习考试包含哪些内容？

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  课程顾问-小管家 2022-07-29 14:55:41

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  悉尼大学研究生深度学习课程从理论、模型和算法开始，到深度学习的实现和最新进展，对深度机器学习进行了全面的介绍。考试所涵盖的主题包括：深度神经网络的经典架构、训练深度神经网络的优化技术、深度学习的理论理解以及深度学习在计算机视觉中的多样化应用。具体来说，考试包含以下内容。

  一、考试涵盖主题

  1、多层神经网络

  2、深度模型的优化

  3、深度模型的正则化

  4、卷积神经网络

  5、神经网络架构

  6、递归神经网络

  7、变压器神经网络

  8、图形卷积网络

  9、深度学习应用

  10、深度生成模型

  

  二、考试评估重点

  1、展示广泛的深度学习应用知识，如图像分类、对象检测、图像分割和人脸识别；

  2、使用深度学习软件创建深度学习原型；

  3、评估深度学习算法；

  4、展示深度神经网络设计和评估的主要方法的知识，以及每种方法的相对优势和劣势，以及最合适的用途；

  5、将应用问题建模为深度学习问题

  6、应用和定制已知的深度学习算法来解决新的挑战性问题；

  7、说明深度学习原型的设计和评估，定义需求，描述设计流程和评估。

  悉尼大学研究生深度学习考试的成绩占课程的60%，低于40%自动不及格，因此同学一定要做好充分的考前复习准备。同学可以将以上内容作为自己的考试复习框架，以此来进行考前学习规划。

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