深度学习模型& Tensorflow框架培训课程
培训目标:
·深度学习模型应用常见应用场景
·深度学习模型基础技术栈
·深度学习模型常见的难点
·基于深度学习框架TensorFlow进行深度学习模型案例实现
培训对象
·希望了解深度学习模型的人员
·希望了解深度学习模型技术的人员
·正在工作中面临深度学习模型问题的架构师,分析师等
学员基础:了解人工智能基本概念,了解Python开发语言
培训内容:
主题课程安排深度学习基本原理1、深度学习简介2、深度学习成功应用3、深度学习与神经网络的对比4、深度学习的训练过程5、深度学习的具体模型·自动编码器·稀疏自动编码器·降噪自动编码器6、深度学习应用案例深度学习模型原理解析1、CNN·CNN模型的推导与实现·CNN的反向求导及练习·CNN应用:文本分类·CNN 常见问题总结2、RNN·RNN模型的推导与实现·RNN的反向求导及练习·RNN应用:个性化电影推荐·RNN常见问题总结3、LSTM·LSTM模型的推导与实现·LSTM的反向求导及练习·LSTM应用:文本识别·LSTM常见问题总结4、DNN·DNN模型的推导与实现·DNN的反向求导及练习·DNN应用:CTR预估·DNN常见问题总结5、广告搜索中深度学习的应用·查询意图识别:CSR·文本相关性:Word2Vec。DSSM·CTR预估:DNN、MxNet·图像理解:VGGNet、CNN深度学习框架实践Tensorflow1、Tensorflow框架介绍2、TensorFlow和其他深度学习框架的对比3、Tensorflow 特性4、Tensorflow 下载及安装5、Tensorflow 架构6、Tensorflow 基本使用7、TensorFlow实现多层感知机8、TensorFlow实现卷积神经网络·TensorFlow实现简单的卷积网络·TensorFlow实现进阶的卷积网络·TensorFlow实现经典卷积神经网络·TensorFlow实现ResNet9、Tensorflow 实现循环神经网等....课程
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