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¥ 1.0
课程描述：在本课程中，将学生介绍到深神经网络的体系结构，即开发出来提取数据的高级特征表示的算法。除了神经网络的理论基础（包括反向传播和随机梯度下降）之外，学生还可以通过Python进行动手实践经验。课程中涵盖的主题包括图像分类，时间序列预测，文本矢量化（TF-IDF和Word2Vec），自然语言翻译，语音识别和深度强化学习。学生学习如何使用应用程序界面（API），例如Tensorflow和Keras来构建各种深神经网络：卷积神经网络（CNN），复发性神经网络（RNN），自组织图（SOM），生成对抗网络（GANS）和长期的短期记忆（LSTM）。某些模型将需要在Amazon Web Services（AWS）云中使用图形处理单元（GPU）启用的Amazon Machine Images（AMI）。
CSCI S-89深度学习课程简介信息
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