课程涵盖了人工智能的发展历程，基本的数学理论，线性回归，逻辑回归，梯度及梯度下降，损失函数，多分类问题，BatchNorm，卷积神经网络CNN/ResNet，循环神经网络RNN/LSTM，对抗生成网络GAN/WGAN等等，以及对应的PyTorch的实现方式讲解。 学完本课程，学员对当前深度学习的核心内容有了全面深刻的掌握，同时工程能力也得到极大的提升。
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课程开发环境：
- Python 3.6 with Anaconda
- CUDA 10.0
- PyTorch 1.0
- Windows 10
添加：
- CIFAR10与ResNet18实战
- AE和Variational AE实战
