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：
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主題 |
內(nèi)容 |
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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) |
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RNN和LSTM
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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) |
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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) |
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垂直應用領(lǐng)域 |
22. 概述 23. 目標檢測：ObjectDetection 24. 文本相關(guān)（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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