中公教育聯合中科院專家打造的深度學習分八個階段進行學習：
第壹階段AI概述及前沿應用成果介紹
深度學習的最新應用成果
單層/深度學習與機器學習
人工智能的關系及發展簡
第二階段神經網絡原理及TensorFlow實戰
梯度下降優化方法
前饋神經網絡的基本結構和訓練過程
反向傳播算法
TensorFlow開發環境安裝
“計算圖”編程模型
深度學習中圖像識別的操作原理
第三階段循環神經網絡原理及項目實戰
語言模型及詞嵌入
詞嵌入的學習過程
循環神經網絡的基本結構
時間序列反向傳播算法
長短時記憶網絡（LSTM）的基本結構
LSTM實現語言模型
第四階段生成式對抗網絡原理及項目實戰
生成式對抗網絡（GAN）的基本結構和原理
GAN的訓練過程
GAN用於圖片生成的實現
第五階段深度學習的分布式處理及項目實戰
多GPU並行實現
分布式並行的環境搭建
分布式並行實現
第六階段深度強化學習及項目實戰
強化學習介紹
智能體Agent的深度決策機制（上）
智能體Agent的深度決策機制（中）
智能體Agent的深度決策機制（下）
第七階段車牌識別項目實戰
數據集介紹及項目需求分析
OpenCV庫介紹及車牌定位
車牌定位
車牌識別
學員項目案例評講
第八階段深度學習前沿技術簡介
深度學習前沿技術簡介
元學習
遷移學習等
詳情查看深度學習。