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传智博学谷神经网络和深度学习课程，推荐学习《深度学习入门及算法进阶》学完可以掌握神经网络算法的底层原理、能够使用工具动手实现神经网络结构、具备使用TensorFlow 开发编写神经网络项目，如图像分类、情感分析等。
随着人工智能时代的到来，掌握深度学习相关算法是进军人工智能领域的必备技能。本课程以原理讲解加实战的方式对深度学习基础、深度学习进阶、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、对抗神经网络（GAN）进行深入讲解，并以数字识别、手势识别、机器翻译、图片生成等项目案例进行实操演示。学完本课程不仅对深度学习算法的底层原理有更深刻的理解，并且可以具备使用 TensorFlow 进行项目开发的能力。
该课程分为五个章节分别是：深度学习基础：深度学习介绍、神经网络基、浅层神经网络、深层神经网络；深度学习优化进阶：多分类、梯度下降算法优化、深度学习正则化、神经网络调参与BN；卷积神经网络：卷积网络原理、经典分类结构、CNN实战；循环神经网络：循环神经网络、词嵌入、seq2seq与Attention机制：高级主题：生成对抗网络、自动编码器、CapsuleNet。
深度学习入门及算法进阶课程结合项目案例讲解神经网络（CNN/RNN/GAN）原理，深入学习卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、对抗神经网络（GAN），并以数字识别、手势识别、机器翻译、图片生成等项目案例进行实操演示，让学员深刻理解算法底层原理，具备使用 TensorFlow开发项目的能力。
全球各大科技巨头纷纷拥抱深度学习，自动驾驶、AI医疗、语音识别、图像识别、智能翻译以及战胜围棋世界冠军的 AlphaGo，背后都是深度学习在发挥重大作用。深度学习是推动人工智能从概念到繁荣的主流技术。在人工智能热潮下，相关领域的人才缺口高达500万。
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