1. 毕业设计（论文）主要内容：

深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。深度学习是近十年来人工智能领域取得的重要突破。 随着深度学习发展，计算机视觉领域相关技术大幅提高，针对于图像识别、车牌识别、行人检测、大规模场景识别的准确性和难度也在大幅提高。论文研究深度学习的理论和方法，深入学习卷积神经网络和循环神经网络，将深度学习应用于图像识别。

2. 毕业设计（论文）主要任务及要求

1、深入研究深度学习。学习机器学习和深度学习的相关理论和方法。 2、学习卷积神经网络和循环神经网络的理论。 3、Caffe应用。 4、图像识别应用实例。

3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排

1、第1周至第2周：查阅有关的参考资料并完成开题报告；阅读顶级会议论文和相关参考文献.

2、第3周至第6周：学习深度学习的相关理论和方法。

3、第7周至第13周：进行相关算法和系统的编码、调试、测试工作。其中第10周左右进行毕业设计中期检查，需要提交论文前三章和毕业设计框架。

4. 主要参考文献

1、周志华，机器学习，清华大学出版社，2016

2、赵永科，深度学习：21天实战Caffe，电子工业出版社，2016