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(guò)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(kāi)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(kāi)發(fā)實(shí)戰(zhàn)能力,能夠完成深度學(xué)習(xí)模型開(kāi)發(fā)的工業(yè)級(jí)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(jiǎn)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(lèi)

6. CNN 常見(jiàn)問(wèn)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(jiàn)問(wèn)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(shí)別

16. LSTM常見(jiàn)問(wèn)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(jiàn)問(wèn)題總結(jié)

 

 

垂直應(yīng)用領(lǐng)域

22. 概述

23. 目標(biāo)檢測(cè):ObjectDetection

24. 文本相關(guān)(NLP):Word2Vec、CBOW、DSSM

25. 聲紋識(shí)別:DNN

26. 文字識(shí)別(OCR):VGGNet、CNN

等....課程

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