GitHub - XJTUWYD/AIIntern-Training-Program: 为了对新来的实习学生有一个较为系统的培训，我们构建了关于实习生培训的数据专用git，主要的内容包括：任务书，学习资料，论文，以及原始代码，欢迎大家

XJTUWYD / AIIntern-Training-Program Public

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10：学习AlexNet,GoogleNet,Vgg,ResNet,DenseNet,SqueezeNet的结构，总结其特点，推导各层数据直接传递的细节，计算参数的数量，总结优缺点，查看论文和相应解读的博客		10：学习AlexNet,GoogleNet,Vgg,ResNet,DenseNet,SqueezeNet的结构，总结其特点，推导各层数据直接传递的细节，计算参数的数量，总结优缺点，查看论文和相应解读的博客
11：了解强化学习有关内容博客，阅读相关文献，了解循环神经网络工作原理，以及阅读相关文献		11：了解强化学习有关内容博客，阅读相关文献，了解循环神经网络工作原理，以及阅读相关文献
12：学习Latex的使用，Excel的使用，以及Visio的使用。/latex安装		12：学习Latex的使用，Excel的使用，以及Visio的使用。/latex安装
13：网络模型参数简化以及加速训练		13：网络模型参数简化以及加速训练
14：网络模型参数简化以及加速训练		14：网络模型参数简化以及加速训练
1：linux安装以及使用		1：linux安装以及使用
2：git		2：git
3：CUDA+CUDNN+tensorflow安装		3：CUDA+CUDNN+tensorflow安装
4：python学习以及小的脚本任务		4：python学习以及小的脚本任务
5：机器学习基础知识学习		5：机器学习基础知识学习
6：基于numpy搭建单隐层，多隐层的网络。		6：基于numpy搭建单隐层，多隐层的网络。
7：学习tensorflow，搭建基于MNIST库上的神经网络		7：学习tensorflow，搭建基于MNIST库上的神经网络
8：阅读相关资料对神经网络进行优化提高自己搭建的网络的准确率。		8：阅读相关资料对神经网络进行优化提高自己搭建的网络的准确率。
9：学习基于CIFAR库上的编程，搭建相应的网络，再进行优化网络的实验/cifar10		9：学习基于CIFAR库上的编程，搭建相应的网络，再进行优化网络的实验/cifar10
授课课件集合		授课课件集合
~$书version_3_2017914.docx		~$书version_3_2017914.docx
任务书version_3_2017914.docx		任务书version_3_2017914.docx

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