中科信軟深度學(xué)習(xí)Tensorflow培訓(xùn)課程,深度學(xué)習(xí)Tensorflow咨
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課程目標(biāo):
通過該課程的學(xué)習(xí),學(xué)員應(yīng)能夠掌握常用的深度學(xué)習(xí)模型(如:CNN、RNN、LSTM、DNN等)原理及構(gòu)建;掌握Tensorflow基本框架原理和開發(fā)應(yīng)用;能夠進行深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練,掌握訓(xùn)練技巧與方法;具備實際的項目開發(fā)實戰(zhàn)能力,能夠完成深度學(xué)習(xí)模型開發(fā)的工業(yè)級應(yīng)用。
課程大綱:
主題 |
內(nèi)容 |
深度學(xué)習(xí)及CNN |
1. 深度學(xué)習(xí)簡介 2. 談?wù)凜NN 3. 正向傳播與反向求導(dǎo)及練習(xí) 4. CNN模型的推導(dǎo)與實現(xiàn) 5. CNN應(yīng)用:物體分類 6. CNN 常見問題與總結(jié) |
RNN和LSTM
|
7. RNN 8. RNN的反向求導(dǎo)及練習(xí) 9. RNN模型的推導(dǎo)與實現(xiàn) 10. RNN應(yīng)用:個性化電影推薦 11. RNN常見問題與總結(jié) 12. LSTM 13. LSTM模型的推導(dǎo)與實現(xiàn) 14. LSTM的反向求導(dǎo)及練習(xí) 15. LSTM應(yīng)用:文本識別 16. LSTM常見問題總結(jié) |
DNN |
17. DNN 18. DNN模型的推導(dǎo)與實現(xiàn) 19. DNN的反向求導(dǎo)及練習(xí) 20. DNN應(yīng)用:CTR預(yù)估 21. DNN常見問題總結(jié) |
垂直應(yīng)用領(lǐng)域 |
22. 概述 23. 目標(biāo)檢測:ObjectDetection 24. 文本相關(guān)(NLP):Word2Vec、CBOW、DSSM 25. 聲紋識別:DNN 26. 文字識別(OCR):VGGNet、CNN |
等....課程
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