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深度学习项目班 [一站式掌握场景、数据、建模与优化]

  • 讲师:寒小阳 加号 神秘讲师
  • 课时:8次课 [每次课至少2小时,课上、课后答疑]
  • 开课时间:3月24日,每周六周日晚上8~10点
599.00 800.00
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  • 介绍
  • 大纲
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  • 第一阶段 图像分类和图像搜索实战

      第一课 深度卷积神经网络基础(原理、调参、Kaggle比赛实践)  

    • 知识点1:神经网络和深度学习调参详解
    • 知识点2:卷积神经网络原理
    • 实战项目:百行代码搞定Kaggle图像分类Top-5%

      第二课 深度学习在大规模图像搜索中的实际应用

    • 知识点1:图像搜索技术的过去、现在和未来
    • 知识点2:深度学习在图像搜索中的应用
    • 知识点3:深度排序技术详解
    • 实战项目:基于深度排序技术的大规模图像搜索算法实战

    第二阶段 自然语言处理与聊天机器人实战

      第三课 自然语言处理从入门到进阶

    • 知识点1:自然语言处理基础知识:BoW、TFIDF等
    • 知识点2:自然语言处理进阶:CNN、GAN等
    • 实战项目:自然语言处理应用实战

      第四课 聊天机器人实战演练

    • 知识点1:聊天机器人基础与综述
    • 知识点2:深度学习的方法制作聊天机器人
    • 实战项目:更猛的机器人:VQA

    第三阶段 CTR预估实战

      第五课 从FM到DNN到wide&deep model

    • 知识点1:CTR预估背景简述
    • 知识点2:tensorflow简单回顾
    • 实战项目:tensorflow实现LR与FM的CTR预估
    • 实战项目:tensorflow实现的DNN与Wide&Deep Model

      第六课 FNN CCPM PNN与图片混合点击率预估

    • 知识点1:Factorization-Machine based Neural Network FNN
    • 知识点2:卷积点击率预测模型 CCPM
    • 知识点3:Product-based Neural Networks 基于内/外积的神经网络
    • 实战项目:图片和业务数据混合的CTR预估

    第四阶段 推荐系统实战

      第七课 从矩阵分解到FM based NN

    • 知识点1:Biased Matrix Factorization
    • 实战项目:基于FM的深度神经网络

      第八课 从CCF神经网络到Deep Auto-encoder for CF

    • 知识点1:Content-Boosted协同过滤神经网络
    • 实战项目:深度自编码网络协同过滤
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