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该课程将系统介绍人工智能中的神经网络，特别是深度学习的发展现状、基本原理和主要方法。包括：人工智能综述，生物神经系统，人工神经元模型，BP网络，Hopfield网络，深度卷积神经网络（CNN），长短期记忆网络（LSTM）和深度强化学习等。重点分析若干典型CNN模型，并结合具体应用案例，进行编程实操剖析。将补充介绍最新的科研成果与前沿领域（提供50篇以上最原始与最新的人工神经网络代表性英文论文，包括深度学习2016年的最新论文)。本课程强调各种理论方法在解决实际问题中的综合应用。
大学教育高等数学基础
2017年03月04日（周六）
总学时20小时，分2个周末4天完成，5小时/天。
上午：09:30-12:00
下午：14:30-17:00
答疑：17:00-18:00
1024￥
清华大学计算机系教授，博士生导师。现为中国自动化学会理事，中国自动化学会智能自动化专业委员会主任。曾任国家 863 计划智能机器人主题专家组组长助理（1998-2001）。
自 2009 年开始，在国家自然科学基金重大研究计划重点项目「无人驾驶车辆人工认知关键技术与集成验证平台」和培育项目「面向城区综合环境的无人驾驶车辆关键技术及试验样车研发」的资助下，在近 8 年的时间内，主持研发了三辆具有自然环境感知与自主决策能力的无人驾驶汽车，即 THU-IV1 原理性实验样车、THU-IV2 技术验证样车和 THU-IV3 全线控试验样车。 目前的研究方向包括：人工智能、深度神经网络、计算神经科学，先进机器人、无人驾驶汽车等。曾从事的研究领域：虚拟现实（1998－2001）、无线传感器网络（2001－2009）、计算生物学（2002－2010）。
什么是智能，什么是人工智能？人工智能前沿技术与产业发展趋势，挑战和机遇是什么？典型应用场景；人脑的解剖结构，生物神经元与生物突触。
人工神经元模型，BP网络，Hopfield网络；人工神经网络能够模拟大脑皮层吗？
发展历程，基本原理，典型CNN模型（AlexNet、VGG、ResNet等）, 编程实操剖析。为什么说深度卷积神经网络是目前人工智能的主要进展？
理解LSTM，为什么LSTM这么火？强化学习的基本原理，深度强化学习是如何使“阿法狗”战胜人类？
TensorFlow案例实战课程
--从案例中汲取实战经验
深度学习特训班
--解密人工神经网络
深度学习之图像识别
--走向无人驾驶之路
机器学习之远场语音交互
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NLP自然语言处理
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机器学习之推荐系统
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机器学习数学基础
--解读看似复杂的简单公式
机器学习算法基础
--解密人工神经网络
清华大学智能技术与系统国家重点实验室主任，计算机系教授。曾为计算机系副主任。2009年被加拿大国际发展研究中心(IDRC)聘请为特聘教授(IRCI)。主要研究领域为智能信息处理，近年研究工作主要集中于新一代智能
清华大学计算机系教授，博士生导师。现为中国自动化学会理事，中国自动化学会智能自动化专业委员会主任。曾任国家 863 计划智能机器人主题专家组组长助理(1998-2001)
中科院计算所计算机应用专业博士，研究员，博士生导师。主要从事图像处理与理解、计算机视觉、模式识别、机器学习、智能人机交互界面等相关研究工作，特别是与人脸识别相关的研究工作。
博士，声智科技创始人，曾任中科院声学所副研究员和信息化办公室主任，中科院上海高等研究院客座，北京市公安局首届网络应急专家，主要从事声学信号处理和 GPU 深度学习算法研究工作。
