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)原理及構建;掌握Tensorflow基本框架原理和開發應用;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實戰能力,能夠完成深度學習模型開發的工業級應用。
課程大綱:
主題 |
內容 |
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 5. CNN應用:物體分類 6. CNN 常見問題與總結 |
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 10. RNN應用:個性化電影推薦 11. RNN常見問題與總結 12. LSTM 13. LSTM模型的推導與實現 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 |
DNN |
17. DNN 18. DNN模型的推導與實現 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 |
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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