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深度学习项目班 [加送DL基础视频和GPU, 另分享送干货]

  • 讲师:寒小阳 加号 神秘嘉宾
  • 课时:8次课 [每次课至少2小时,课上、课后答疑]
  • 开课时间:8次直播课已上完,现在报名看视频,仍在答疑
499.00 800.00
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  • 免费试听[基于电商广告的点击率预估实战]>>>https://www.julyedu.com/video/play/18/1086


    深度学习干货免费送

    含以下资料:

    一、6门深度学习课程

    二、1本《深度学习》“圣经”

    三、10G深度学习训练数据集

    四、20+深度学习论文集合

    五、kaggle挑战赛完整源码

    六、《一天搞懂深度学习》课件


    如何领取?

    1.把本课程链接转发到朋友圈,或3个人工智能相关的微信/QQ群;

    2.分享5分钟后截图给微信客服:julyedukefu01,或julyedukefu_02;

    3.即可免费领取以上深度学习干货。


    作为深度学习方向的求职者,还在愁简历上没有项目经验,且没人帮你内推BAT等公司,海投简历杳无音信么?

    作为深度学习方向的研究生,是否好奇学到的理论、模型、算法在实际公司里是如何应用的,且无GPU实战平台?

    作为深度学习方向的工作者,是否在CTR预估、推荐系统等具体应用场景中感到技术乏力?

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  • 预习阶段 迈入深度学习 打开DL大门

      神经网络初步

    • 知识点1:全连接神经网络
    • 知识点2:反向传播算法与权重优化
    • 知识点3:训练注意点
    • 实战项目:构建神经网络解决非线性切分问题

      卷积神经网络与计算机视觉

    • 知识点1:卷积神经网络结构分析
    • 知识点2:过拟合与随机失活
    • 知识点3:卷积神经网络理解
    • 实战项目:工业界常用网络结构与搭建

    第一阶段 图像分类和图像搜索实战

    第二阶段 自然语言处理与聊天机器人实战

    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

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电话:010-82712840

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