课程大纲：
一、“深度学习”——浅层神经网络与深层网络
    1、揭秘AlphaGo——系统基本架构
    2、Microsoft在语音识别上的成功
    3、浅层神经网络
    4、深层网络的发展历程
二、CNN与图像识别
    1、支票上手写体识别
    2、刷脸时代的到来——大幅提高人脸识别的准确率
    3、手语识别
三、RNN和AutoEncoder在语音、文本识别的应用
    1、自动客服——呼叫中心的自动语音识别
    2、人机对话要从娃娃抓起——儿童对话玩具
    3、新闻稿不是人写的——自动写作
    4、作诗，作古诗——LSTM的应用
    5、文本情感分析
四、基于Python的深度学习开发包
    1、Python基本语法快速入门
    2、Python面向对象高级编程
    3、Theano入门
    4、Deepy入门
    5、Keras入门
五、深层网络实践
    1、实践：基于Keras构造一个深层网络
    2、调试网络参数，对比网络性能
六、发展趋势展望
    1、未来发展——图像搜索
    2、再论AlphaGo——我们还可以做什么
    3、案例与实践：用深度学习改善分类器性能
课程周期：
24课时（45分/课时）