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  七月在线-深度学习集训营第三期2022年 原价4999 完结无密 本深度学习集训营略过Python基础，直接从人工神经网络起步，实战BAT工业项目，并组织学员参赛，帮助学员成功就业或转行。为确保每一位学员的学习效果，本期继续维持前二期的从头到尾全部实战，但除了涵盖特征工程、以及深度学习在CV、NLP中的应用之外，特新增了以下三大模块： a.工业界业务上线/部署的大杀器——神经网络压缩技术 b.新增深度学习在物体检测中的应用 c.深度学习在推荐系统中的应用 从而让内容更成体系、更加成熟。 全是深度学习的典型应用场景 本期集训营总计六大阶段，近十个BAT实战项目，涵盖特征工程、混合网络，以及深度学习在计算机视觉当中的应用（比如物体检测、行人重识别）、在自然语言处理中的应用（比如文本处理、文本分类、机器翻译系统）、在推荐系统中的应用等BAT工业项目。 试看链接： 章节目录： 课程安排 预习阶段 从DL基础起步，掌握三大核心模型 在线视频：DNN与CNN，及NN框架 1-DNN与混合网络：google Wide&Deep 2-实战项目：数据非线性切分+google wide&deep 模型实现分类 3-CNN:从AlexNet到ResNet 4-实战项目：搭建CNN完成图像分类示例 5-NN框架：caffe, tensorflow与pytorch 6-实战项目：用几大框架完成DNN与CNN网络搭建与分类 在线视频：RNN、LSTM、与条件生成、attention 1-RNN/LSTM/Grid LSTM 2-实战项目：RNN文本分类 3-RNN条件生成与attention 4-实战项目：google神经网络翻译系统 第一阶段 从数据科学比赛里看深度学习应用 在线视频：深入理解神经网络原理 1-从线性分类器说到非线性分类器 2-理解神经网络参数W的物理意义 3-Backpropagation的两种理解/推导方式 4-初探神经网络模型训练调参 在线实训：基于tensorflow/keras实现分类任务 在线视频：深度卷积神经网络原理与实践 1-卷积操作的数学定义和物理意义 2-卷积神经网络结构的两大原理—局部连接和权值共享 3-卷积神经网络的主体结构和变种 4-3小时内用百行代码登顶Kaggle图像分类比赛的Top-5%...