模型優(yōu)化：根據(jù)評估結果，對模型進行優(yōu)化，如調(diào)整網(wǎng)絡結構、超參數(shù)等，以提高模型性能。 模型部署與應用：將訓練好的模型部署到DragonFly中，應用于實際問題的解決，如材料性能預測、缺陷檢測等。

、GB20_2目標函數(shù)及數(shù)據(jù)處理方法與個體適應度值fun (9分鐘，有程序) 95、GB20_3BP得到網(wǎng)絡結構與GA尋找最優(yōu)個體的程序分析(10分鐘，有程序) 96、GB20_4最優(yōu)解及最優(yōu)值等記錄結果與程序留意之處(10分鐘，有程序) 97、GB20_5神經(jīng)網(wǎng)絡遺傳算法邏輯分析及應用擴展方向(10分鐘，有程序) 98、GB20_6神經(jīng)網(wǎng)絡遺傳算法內(nèi)容總結及全視頻內(nèi)容簡介(8分鐘，有程序

(RNN)算法基本概念、理論及實例步驟 5、RNN4_1循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡算法基本思想與應用領域（16分鐘） 6、RNN5_1神經(jīng)網(wǎng)絡基本概念及記號解讀 （13分鐘） 7、RNN5_2層間輸入與輸出等式及誤差反向傳播（10鐘） 8、RNN5_3引入循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡原因及其算法特點（5分鐘） 9、RNN5_4循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡結構及信號流向（13分鐘） 10、RNN5_5RNN兩個實例介紹及假設與初始化問題

機器學習：在訓練機器學習模型時，啟發(fā)式算法可以用來選擇特征、優(yōu)化模型參數(shù)或者神經(jīng)網(wǎng)絡的結構。 人工智能：在搜索和路徑規(guī)劃問題中，如自動駕駛車輛和機器人導航，啟發(fā)式算法提供了有效的解決方案。 調(diào)度問題：在生產(chǎn)、交通和資源分配中，啟發(fā)式算法可以用于生成高效的調(diào)度計劃。 組合優(yōu)化：啟發(fā)式算法適用于旅行商問題（TSP）、車輛路徑問題（VRP）等組合優(yōu)化問題。

機器學習：在訓練機器學習模型時，啟發(fā)式算法可以用來選擇特征、優(yōu)化模型參數(shù)或者神經(jīng)網(wǎng)絡的結構。 人工智能：在搜索和路徑規(guī)劃問題中，如自動駕駛車輛和機器人導航，啟發(fā)式算法提供了有效的解決方案。 調(diào)度問題：在生產(chǎn)、交通和資源分配中，啟發(fā)式算法可以用于生成高效的調(diào)度計劃。 組合優(yōu)化：啟發(fā)式算法適用于旅行商問題（TSP）、車輛路徑問題（VRP）等組合優(yōu)化問題。

介紹深度學習技術的發(fā)展歷程，基本工作原理和分類，針對每種深度神經(jīng)網(wǎng)絡的結構特點和應用以及發(fā)展前景，同時分享IDAJ公司在眾多分類領域最新的應用實例以及可能帶來的價值。 包括： 1.機器學習技術與深度學習技術的發(fā)展歷史和基本原理 2.常見的深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型及其優(yōu)缺點（DNN, CNN, RNN, GAN, AE） 3.IDAJ公司結合上述各種神經(jīng)網(wǎng)絡模型在工業(yè)設計研發(fā)領域的應用案例