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• 深度學習模型應用常見應用場景
• 深度學習模型基礎技術棧
• 深度學習模型常見的難點
• 基于深度學習框架TensorFlow進行深度學習模型案例實現(xiàn)
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• 主題	課程安排
  深度學習基本原理	1、深度學習簡介 2、深度學習成功應用 3、深度學習與神經網(wǎng)絡的對比 4、深度學習的訓練過程 5、深度學習的具體模型 自動編碼器 稀疏自動編碼器 降噪自動編碼器 6、深度學習應用案例
  深度學習模型原理解析	1、CNN CNN模型的推導與實現(xiàn) CNN的反向求導及練習 CNN應用：文本分類 CNN 常見問題總結 2、RNN RNN模型的推導與實現(xiàn) RNN的反向求導及練習 RNN應用：個性化電影推薦 RNN常見問題總結 3、LSTM LSTM模型的推導與實現(xiàn) LSTM的反向求導及練習 LSTM應用：文本識別 LSTM常見問題總結 4、DNN DNN模型的推導與實現(xiàn) DNN的反向求導及練習 DNN應用：CTR預估 DNN常見問題總結 5、廣告搜索中深度學習的應用 查詢意圖識別：CSR 文本相關性：Word2Vec。DSSM CTR預估：DNN、MxNet 圖像理解：VGGNet、CNN
  深度學習框架實踐Tensorflow	1、Tensorflow框架介紹 2、TensorFlow和其他深度學習框架的對比 3、Tensorflow 特性 4、Tensorflow 下載及安裝 5、Tensorflow 架構 6、Tensorflow 基本使用 7、TensorFlow實現(xiàn)多層感知機 8、TensorFlow實現(xiàn)卷積神經網(wǎng)絡 TensorFlow實現(xiàn)簡單的卷積網(wǎng)絡 TensorFlow實現(xiàn)進階的卷積網(wǎng)絡 TensorFlow實現(xiàn)經典卷積神經網(wǎng)絡 TensorFlow實現(xiàn)ResNet 9、Tensorflow 實現(xiàn)循環(huán)神經網(wǎng)絡及Word2Vec Tensorflow 實現(xiàn)Word2Vec Tensorflow 實現(xiàn)基于LSTM的語言模型 10、TensorFlow實現(xiàn)深度強化學習 深度強化學習簡介 TensorFlow實現(xiàn)策略網(wǎng)絡 TensorFlow實現(xiàn)估值網(wǎng)絡 11、TensorBoard、多GPU并行及分布式并行 TensorBoard 多GPU并行 分布式并行 12、實戰(zhàn)：Python中實現(xiàn)LSTM模型搭建：時間序列 基于某家店的某顧客的歷史消費的時間推測該顧客前下次來店的時間 13、實戰(zhàn)：用TensorFlow搭建圖像識別系統(tǒng) 14、Tensorflow結合Spark ?

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