新南威尔士大学 研究生

COMP9444 神经网络和深度学习

新南威尔士大学研究生COMP9444神经网络和深度学习课程旨在向学生介绍神经网络和深度学习领域的主要课题和方法，从传统的神经网络模型到深度学习的最新研究和应用。

COMP9444神经网络和深度学习课程重点涵盖了以下关键主题：

1、感知器、前馈神经网络、反向传播、深度卷积网络、图像处理；

2、训练网络的几何分析；

3、循环网络，语言处理，语义分析，长短期记忆；

4、深度强化学习；

5、自动编码器、生成模型、对抗训练；

6、设计成功的神经网络应用；

7、神经网络和深度学习的最新发展。

COMP9444神经网络和深度学习课程的目的是让学生能够：

1、讨论神经网络和深度学习的社会、智力和神经生物学背景；

2、描述各种NN和DL技术，包括全连接、卷积和递归网络、深度强化学习、生成模型和对抗训练；

3、分析问题并设计合适的神经网络解决方案；

4、使用Python为各种任务实现神经网络，如图像和语言处理、强化学习和无监督学习。