中科信软深度学习Tensorflow培训课程,深度学习Tensorflow咨
课程目标:
通过该课程的学习,学员应能够掌握常用的深度学习模型(如:CNN、RNN、LSTM、DNN等)原理及构建;掌握Tensorflow基本框架原理和开发应用;能够进行深度学习模型训练,掌握训练技巧与方法;具备实际的项目开发实战能力,能够完成深度学习模型开发的工业级应用。
课程大纲:
主题 |
内容 |
深度学习及CNN |
1. 深度学习简介 2. 谈谈CNN 3. 正向传播与反向求导及练习 4. CNN模型的推导与实现 5. CNN应用:物体分类 6. CNN 常见问题与总结 |
RNN和LSTM
|
7. RNN 8. RNN的反向求导及练习 9. RNN模型的推导与实现 10. RNN应用:个性化电影推荐 11. RNN常见问题与总结 12. LSTM 13. LSTM模型的推导与实现 14. LSTM的反向求导及练习 15. LSTM应用:文本识别 16. LSTM常见问题总结 |
DNN |
17. DNN 18. DNN模型的推导与实现 19. DNN的反向求导及练习 20. DNN应用:CTR预估 21. DNN常见问题总结 |
垂直应用领域 |
22. 概述 23. 目标检测:ObjectDetection 24. 文本相关(NLP):Word2Vec、CBOW、DSSM 25. 声纹识别:DNN 26. 文字识别(OCR):VGGNet、CNN |
等....课程
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