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本章节主要讲解神经网络原理、搭建神经网络进行分类和回归任务、卷积神经网络原理和参数解读,掌握深度学习的基本理论和应用技巧。
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本章节探讨递归神经网络与词向量原理、基于TensorFlow实现word2vec、基于RNN模型的文本分类任务、CNN网络应用于文本分类和时间序列预测,带领大家能够熟练掌握自然语言处理任务的基本技术和实战应用能力。
本章节涵盖了多个AI经典模型的进阶拓展,包括自然语言处理通用框架BERT的原理解读和应用实例、对抗生成网络实战、基于CycleGan的图像合成以及经典网络架构Resnet的实战。通过本章的学习,你将能够深入探索AI领域的前沿技术和应用,并提升自己的技术能力和实战水平。
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