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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默認(rèn)4分 我要打分

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(jìn)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(shí)際的項(xiàng)目開發(fā)實(shí)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(shí)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(shí)現(xiàn)

10. RNN應(yīng)用：個(gè)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(shí)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(shí)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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