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深度学习模型应用常见应用场景 深度学习模型基础技术栈 深度学习模型常见的难点 基于深度学习框架TensorFlow进行深度学习模型案例实现 主题课程安排深度学习基本原理1、深度学习简介2、深度学习成功应用3、深度学习与神经网络的对比4、深度学习的训练过程5、深度学习的具体模型自动编码器稀疏自动编码器降噪自动编码器6、深度学习应用案例深度学习模型原理解析1、CNNCNN模型的推导与实现CNN的反向求导及练习CNN应用：文本分类CNN 常见问题总结2、RNNRNN模型的推导与实现RNN的反向求导及练习RNN应用：个性化电影推荐RNN常见问题总结3、LSTMLSTM模型的推导与实现LSTM的反向求导及练习LSTM应用：文本识别LSTM常见问题总结4、DNNDNN模型的推导与实现DNN的反向求导及练习DNN应用：CTR预估DNN常见问题总结5、广告搜索中深度学习的应用查询意图识别：CSR文本相关性：Word2Vec。DSSMCTR预估：DNN、MxNet图像理解：VGGNet、CNN
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