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(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(jí)應(yīng)用。
課程大綱：
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主題 |
內(nèi)容 |
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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 6. CNN 常見問題與總結(jié) |
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RNN和LSTM
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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(shí)別 16. LSTM常見問題總結(jié) |
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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) |
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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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