中科信软深度学习Tensorflow培训课程，深度学习Tensorflow咨 

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深度学习模型 常见问题
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课程目标：

 

通过该课程的学习，学员应能够掌握常用的深度学习模型（如：CNN、RNN、LSTM、DNN等）原理及构建；掌握Tensorflow基本框架原理和开发应用；能够进行深度学习模型训练，掌握训练技巧与方法；具备实际的项目开发实战能力，能够完成深度学习模型开发的工业级应用。

课程大纲：

 

主题

内容

 

 

 

深度学习及CNN

1. 深度学习简介

2. 谈谈CNN

3. 正向传播与反向求导及练习

4. CNN模型的推导与实现

5. CNN应用：物体分类

6. CNN 常见问题与总结

 

 

 

 

RNN和LSTM

 

7. RNN

8. RNN的反向求导及练习

9. RNN模型的推导与实现

10. RNN应用：个性化电影推荐

11. RNN常见问题与总结

12. LSTM

13. LSTM模型的推导与实现

14. LSTM的反向求导及练习

15. LSTM应用：文本识别

16. LSTM常见问题总结

 

 

DNN

17. DNN

18. DNN模型的推导与实现

19. DNN的反向求导及练习

20. DNN应用：CTR预估

21. DNN常见问题总结

 

 

垂直应用领域

22. 概述

23. 目标检测：ObjectDetection

24. 文本相关（NLP）：Word2Vec、CBOW、DSSM

25. 声纹识别：DNN

26. 文字识别（OCR）：VGGNet、CNN

等....课程

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