課程大綱：
一、“深度學習”——淺層神經網絡與深層網絡
    1、揭秘AlphaGo——系統基本架構
    2、Microsoft在語音識別上的成功
    3、淺層神經網絡
    4、深層網絡的發展歷程
二、CNN與圖像識別
    1、支票上手寫體識別
    2、刷臉時代的到來——大幅提高人臉識別的準確率
    3、手語識別
三、RNN和AutoEncoder在語音、文本識別的應用
    1、自動客服——呼叫中心的自動語音識別
    2、人機對話要從娃娃抓起——兒童對話玩具
    3、新聞稿不是人寫的——自動寫作
    4、作詩，作古詩——LSTM的應用
    5、文本情感分析
四、基于Python的深度學習開發包
    1、Python基本語法快速入門
    2、Python面向對象高級編程
    3、Theano入門
    4、Deepy入門
    5、Keras入門
五、深層網絡實踐
    1、實踐：基于Keras構造一個深層網絡
    2、調試網絡參數，對比網絡性能
六、發展趨勢展望
    1、未來發展——圖像搜索
    2、再論AlphaGo——我們還可以做什么
    3、案例與實踐：用深度學習改善分類器性能
課程周期：
24課時（45分/課時）