主讲人：张宏玉
2012年于电子科技大学取得博士学位，2009—2011年美国西北大学访问学者，电子科技大学博士后，现执教于河南工业大学。中国计算机协会（CCF）会员，CCF YOCSEF郑州2018—2019年度副主席，ACM/IEEE会员。《品味大数据》《深度学习之美》等书作者。主要研究方向为大数据、人工智能、技术哲学。发表学术论文20余篇，国内外学术作品7部。阿里云-云栖社区专栏作家，博文累计阅读逾百万次。
一、深度学习简史（你不可不知的启示是什么？）
1.1 沃尔特·皮茨与M-P模型的起源
1.2 感知机的提出与罗森布拉特之死
1.3 明斯基的AI之冬与Hinton的救赎（BP算法的提出）
1.4 SVM的蓬勃和那场著名的学术赌局
1.5 Hinton的DBN与深度学习的春天
二、深度学习前沿——胶囊网络（CapsNet）初探
2.1 CNN网络的不足在哪里？
2.2 胶囊网络（CapsNet）的本体论特质是什么
2.3 CapsNet的原理剖析？
2.4 CapsNet能做什么？
三、讨论：入门深度学习的几步走
3.1 打好什么基础？
3.2 看什么书？
3.3 用什么的方法论？
