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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

·  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

·  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

·  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

·  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實現多層感知機
8、TensorFlow實現卷積神經網絡

·  TensorFlow實現簡單的卷積網絡

·  TensorFlow實現進階的卷積網絡

·  TensorFlow實現經典卷積神經網絡

·  TensorFlow實現ResNet
9、Tensorflow 實現循環神經網絡及Word2Vec

·  Tensorflow 實現Word2Vec

·  Tensorflow 實現基于LSTM的語言模型
10、TensorFlow實現深度強化學習

·  深度強化學習簡介

·  TensorFlow實現策略網絡

·  TensorFlow實現估值網絡
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：Python中實現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：用TensorFlow搭建圖像識別系統
14、Tensorflow結合Spark