| 培訓(xùn)目標(biāo)： |
深度學(xué)習(xí)模型應(yīng)用常見應(yīng)用場景 深度學(xué)習(xí)模型基礎(chǔ)技術(shù)棧 深度學(xué)習(xí)模型常見的難點(diǎn) 基于深度學(xué)習(xí)框架TensorFlow進(jìn)行深度學(xué)習(xí)模型案例實(shí)現(xiàn) 主題課程安排深度學(xué)習(xí)基本原理1、深度學(xué)習(xí)簡介2、深度學(xué)習(xí)成功應(yīng)用3、深度學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的對比4、深度學(xué)習(xí)的訓(xùn)練過程5、深度學(xué)習(xí)的具體模型自動編碼器稀疏自動編碼器降噪自動編碼器6、深度學(xué)習(xí)應(yīng)用案例深度學(xué)習(xí)模型原理解析1、CNNCNN模型的推導(dǎo)與實(shí)現(xiàn)CNN的反向求導(dǎo)及練習(xí)CNN應(yīng)用：文本分類CNN 常見問題總結(jié)2、RNNRNN模型的推導(dǎo)與實(shí)現(xiàn)RNN的反向求導(dǎo)及練習(xí)RNN應(yīng)用：個(gè)性化電影推薦RNN常見問題總結(jié)3、LSTMLSTM模型的推導(dǎo)與實(shí)現(xiàn)LSTM的反向求導(dǎo)及練習(xí)LSTM應(yīng)用：文本識別LSTM常見問題總結(jié)4、DNNDNN模型的推導(dǎo)與實(shí)現(xiàn)DNN的反向求導(dǎo)及練習(xí)DNN應(yīng)用：CTR預(yù)估DNN常見問題總結(jié)5、廣告搜索中深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用查詢意圖識別：CSR文本相關(guān)性：Word2Vec。DSSMCTR預(yù)估：DNN、MxNet圖像理解：VGGNet、CNN
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