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深度学习 - 课程

本课程全面介绍深度学习的基本概念、实际应用和高级技术。

您将探索神经网络的架构和工作原理，了解梯度下降等关键算法，并掌握优化技术。

深入研究高级模型，例如用于图像处理的卷积神经网络 (CNN)、用于顺序数据的循环神经网络 (RNN) 以及用于创意生成的生成对抗网络 (GAN)。

此外，您还可以获得 TensorFlow 和 PyTorch 等流行框架的实践经验，使您能够构建、训练和部署深度学习模型。

📚 课程概览
第 1 单元：深度学习简介
第 2 单元：神经网络和深度学习
第 3 单元：改进深度神经网络
第 4 单元：构建机器学习项目
模块 5：卷积神经网络 (CNN)
模块 6：序列模型
模块 7：深度学习框架
第 8 单元：深度学习的高级主题
模块 9：顶点项目

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新变化

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