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简介：

1. 以CRISP-DM为理论指导，从实战角度系统介绍sklearn在数据挖掘/机器学习各个环节的功能实现。 2. 使用word2vec，gensim等，结合实际案例对文本挖掘技术进行学习。 3. 介绍CNN、RNN、LSTM等深度学习算法，及其在Keras+Tensorflow环境下的实现。

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本课程上半部分会从Tensorflow最基础的框架开始介绍，从Tensorflow的安装开始，一步一步仔细讲解Tensorflow中的各种技术细节。让大家快速上手编写神经网络。同时也会补充一些深度学习相关的理论知识，如交叉熵，Softmax函数，深度学习中各种优化器的算法和应用等内容。 下半部分会从头开始详细讲解几个深度学习的项目，如图像识别，验证码识别，word2vec，文本分类，语音分类等。

  • 第一阶段：第一部分
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本套餐包含深度学习的理论基础，包括深度置信网络DBN，卷积神经网络CNN，深度残差网络RES以及长短时记忆网络LSTM的讲解，然后通过如今最热门的深度学习框架Caffe来进行深度学习实践。学完本套餐后既可以学习如今最核心的几种深度学习网络，又能基本学习深度学习的实践技能。

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课程覆盖了深度学习经典算法与各种神经网络，包括：DNN、CNN、RNN、NLP、Neo4j、知识图谱、迁移学习等。解析大厂企培案例，实战教学手写算法，更高效更有效。

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