一. Caffe源码学习与介绍
第1部份 Caffe的介绍、安装和配置、Caffe的优点与局限性
第2部份 深入Caffe源码，Caffe目录结构，数据结构，Caffe模型(Blob,Layer,Net)
第3部份 Caffe的I/O模块，Caffe前/后向传播计算，优化求解过程，Layer的四种类型

二. Caffe使用与添加自定义Layer
第4部份 使用Caffe已有的Layer层训练自己的数据集，编写Caffe实用工具
第5部份 使用自己训练的Caffe模型文件到代码中，参数优化策略与模型对比方法（一）
第6部份 使用自己训练的Caffe模型文件到代码中，参数优化策略与模型对比方法（二）
第7部份 编写自己的自定义Layer添加到Caffe中并使用

三. 自己动手写CNN框架
第8部份 编写属于自己的CNN框架（初级）
第9部份 编写属于自己的CNN框架（进阶）
第10部份 自己的CNN框架Caffe做对比，优化策略

四. 案例应用
第11部份 Caffe+OpenCV实现基于CPU下运行Caffe的优化
第12部份 利用Caffe训练代码实现R-CNN
第13部份 简介Caffe基于GPU的应用