一、预习阶段 从DL基础起步，掌握三大核心模型
在线视频：DNN与CNN，及NN框架
1-DNN与混合网络：google Wide&Deep
2-实战项目：数据非线性切分+google wide&deep 模型实现分类
3-CNN:从AlexNet到ResNet
4-实战项目：搭建CNN完成图像分类示例
5-NN框架：caffe, tensorflow与pytorch
6-实战项目：用几大框架完成DNN与CNN网络搭建与分类
在线视频 ：RNN、LSTM、与条件生成、attention
1-RNN/LSTM/Grid LSTM
2-实战项目：RNN文本分类
3-RNN条件生成与attention
4-实战项目：google神经网络翻译系统
第一阶段 从数据科学比赛里看深度学习应用
在线课程：业务场景下机器学习/深度学习数据处理与特征工程
1-业务场景下的特征处理与挖掘套路
2-如何用tensorflow进行常见的数据特征工程
3-tensorflow搭建baseline模型解决分类问题
在线课程：tensorflow搭建混合网络
1-wide network搭建与优缺点
2-deep neural Network搭建与优缺点
3-混合网络搭建套路
4-用混合网络解决分类问题
线下实战：从DNN/Wide/Wide&Deep解决房价预测问题
1-机器学习vs深度学习，工业界的利弊权衡
2-神经网络基本原理和训练要点
3-如何针对不同的应用场景选择模型结构
4-从wide&deep到混合网络的搭建与应用
5-以kaggle比赛为例讲解神经网络解决方案
第二阶段 深度学习在计算机视觉中的应用
在线课程：深度卷积神经网络原理与实践
1-卷积操作的数学定义和物理意义
2-卷积神经网络结构的两大原理—局部连接和权值共享
3-卷积神经网络的主体结构和变种
4-3小时内用百行代码登顶Kaggle图像分类比赛的Top-5%
在线课程：海量图像与tensorflow处理
1-Tensorflow输入数据——TFRecord与Dataset
2-Tensorflow图像预处理
3-Parameter Server原理
4-Tensorflow的分布式训练的实现
线下实战：图像分类与图像检索实战
1-灵活选取卷积神经网络结构作为图像分类的Backbone
2-迁移学习在深度学习中的应用——“微调”（Fine-tune）技术
3-图像搜索的前世（Bag-of-Visual-Words）和今生（Deep Learning）
第三阶段 深度学习在自然语言处理中的应用
在线课程：文本预处理，词袋模型，word2vec，语言模型
1-NLP基本知识：词袋、tf-idf、朴素贝叶斯
2-DL中的NLP基础：word2vec、doc2vec、embedding、N-gram LM
3-用深度学习一步步完成情感分析任务
在线课程：CNN/LSTM 文本分类
1-文本分类问题处理流程
2-传统模型在文本分类上的表现
3-从RNN到LSTM
4-CNN/LSTM 在文本分类上的应用
线下实战：文本语义相似度匹配模型以及Seq2Seq模型构建
1-深度学习在自然语言处理中的基础工具：word2vec、Embedding
2-文本检索与匹配通用模型方法：DSSM，CDSSM，DRMM，ARC-I
3-Seq2Seq模型搭建详解与应用案例
4-(短)文本语义相似度匹配模型构建及其实践应用
线下实战：图像生成文本(Image2text)
1-Image2text基本模型
2-基于Attention的Image2Text
3-反问题：Text2Image
第四阶段 高级深度学习应用场景
北京线下：基于深度学习的聊天机器人，看图说话与VQA
1-基于深度学习匹配的聊天机器人
2-基于序列到序列模型的聊天机器人
3-结合CNN与RNN的看图说话与VQA看图问答机器人
上海线下：大规模车辆图片搜索（Re-ID）算法原理及实践
1-多任务（Multi-task）深度学习模型搭建与训练
2-深度排序(Deep Ranking, Triplet Loss)原理与训练技巧
3-使用多任务和深度排序模型，构建一个工业界和学术界最前沿的大规模车辆图片搜索算法(可用于智慧城市、视频监控等安防场景)，在业界最大的车辆搜索开源数据集上取得State-of-the-Art效果
第五阶段 深度学习模型优化及实践技巧
北京线下：NLP与CV数据科学比赛案例详解与实践
1-NLP AI比赛：文本主题与标签预测(通用模型结构、textCNN与textRNN、texRCNN与其他网络)
2-图像比赛基本套路
3-图像分类与图像分割比赛解决方案介绍
上海线下：深度学习模型优化前瞻技术 以及实践技巧
1-深度卷积神经网络的历史变革和设计理念——从AlexNet到DenseNet
2-解析各类轻量级深度网络的设计理念——深度可分离网络
3-深度学习模型训练时应注意的问题即实践技巧
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