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中科信軟深度學習Tensorflow培訓課程,深度學習Tensorflow咨 

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課程目標:

 

通過該課程的學習,學員應能夠掌握常用的深度學習模型(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)應用;能夠進行深度學習模型訓練,掌握訓練技巧與方法;具備實際的項目開發(fā)實戰(zhàn)能力,能夠完成深度學習模型開發(fā)的工業(yè)級應用。

課程大綱:

 

主題

內(nèi)容

 

 

 

深度學習及CNN

1. 深度學習簡介

2. 談談CNN

3. 正向傳播與反向求導及練習

4. CNN模型的推導與實現(xiàn)

5. CNN應用:物體分類

6. CNN 常見問題與總結(jié)

 

 

 

 

RNN和LSTM

 

7. RNN

8. RNN的反向求導及練習

9. RNN模型的推導與實現(xiàn)

10. RNN應用:個性化電影推薦

11. RNN常見問題與總結(jié)

12. LSTM

13. LSTM模型的推導與實現(xiàn)

14. LSTM的反向求導及練習

15. LSTM應用:文本識別

16. LSTM常見問題總結(jié)

 

 

DNN

17. DNN

18. DNN模型的推導與實現(xiàn)

19. DNN的反向求導及練習

20. DNN應用:CTR預估

21. DNN常見問題總結(jié)

 

 

垂直應用領域

22. 概述

23. 目標檢測:ObjectDetection

24. 文本相關(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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