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从2012年开始，深度学习在多个应用领域中取得了巨大的成功。随后，卷积神经网络（CNN）迅速发展为现代深度学习的工作马。CNN中的许多发展都是出于计算机视觉（图像/场景理解，对象识别）以及最近在生物医学成像中的问题所激发的。此外，最近的工作非视觉输入（例如语言）导致了变压器网络的发展，这些网络的发展除了复发神经网络外，它们在处理顺序数据方面非常有效。随着该地区的快速发展，电气工程和计算机科学领域的研究生需要在该领域当前最新的理论和实践中进行培训，并且还需要发展技能，以批判性地评估使该领域前进所需的文献。该课程将为学生提供工业和研究环境的准备。前提条件：
ECE 7650（T01）深度学习
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