文/编辑 | 言有三
大家都知道深度学习技术好用，那么到底它包括哪些东西需要掌握呢。
本次Live内容
本次 Live，我们以计算机视觉为例，来简单普及一下学习深度学习需要掌握的知识，包括
1，深度学习的理论基础，包括神经网络的原理，卷积神经网络基础，激活函数，初始化，归一化，最优化，正则化等知识，以及对开源框架的简介。
2，深度学习中数据的使用，包括获取高质量的数据以及对数据进行使用和整理。
3，深度学习中的数据和模型可视化，学会看懂和分析神经网络。
4，深度学习中的常用损失函数，学会设计适合自己任务的优化目标。
5，模型设计和压缩技巧，学习设计在内存和速度上都有很高效率的模型，实现在嵌入式等移动端平台的深度学习落地。
6，深度学习项目落地，以计算机视觉为例，三大方向包括图像分类，图像分割，目标检测中的应用和理论基础。
通过本场 Live，你可以比较全方位的了解深度学习各个维度的知识，对自己的研究方向的选择，业务能力的提升都有很大的帮助。
