深度学习项目班

预习阶段 迈入深度学习 打开DL大门

神经网络初步

• 知识点1：全连接神经网络
• 知识点2：反向传播算法与权重优化
• 知识点3：训练注意点
• 实战项目：构建神经网络解决非线性切分问题

卷积神经网络与计算机视觉

• 知识点1：卷积神经网络结构分析
• 知识点2：过拟合与随机失活
• 知识点3：卷积神经网络理解
• 实战项目：工业界常用网络结构与搭建

第一阶段 图像分类和图像搜索实战

第一课 深度卷积神经网络基础(原理、调参、Kaggle比赛实践)  

• 知识点1：神经网络和深度学习调参详解
• 知识点2：卷积神经网络原理
• 实战项目：百行代码搞定Kaggle图像分类Top-5%

第二课 深度学习在大规模图像搜索中的实际应用

• 知识点1：图像搜索技术的过去、现在和未来
• 知识点2：深度学习在图像搜索中的应用
• 知识点3：深度排序技术详解
• 实战项目：基于深度排序技术的大规模图像搜索算法实战

第二阶段 自然语言处理与聊天机器人实战

第三课 自然语言处理从入门到进阶

• 知识点1：自然语言处理基础知识：BoW、TFIDF等
• 知识点2：自然语言处理进阶：CNN、GAN等
• 实战项目：自然语言处理应用实战

第四课 聊天机器人实战演练

• 知识点1：聊天机器人基础与综述
• 知识点2：深度学习的方法制作聊天机器人
• 实战项目：更猛的机器人：VQA

第三阶段 CTR预估实战

第五课 从FM到DNN到wide&deep model

• 知识点1：CTR预估背景简述
• 知识点2：tensorflow简单回顾
• 实战项目：tensorflow实现LR与FM的CTR预估
• 实战项目：tensorflow实现的DNN与Wide&Deep Model

第六课 FNN CCPM PNN与图片混合点击率预估

• 知识点1：Factorization-Machine based Neural Network FNN
• 知识点2：卷积点击率预测模型 CCPM
• 知识点3：Product-based Neural Networks 基于内/外积的神经网络
• 实战项目：图片和业务数据混合的CTR预估

第四阶段 推荐系统实战

第七课 从矩阵分解到FM based NN

• 知识点1：Biased Matrix Factorization
• 实战项目：基于FM的深度神经网络

第八课 从CCF神经网络到Deep Auto-encoder for CF

• 知识点1：Content-Boosted协同过滤神经网络
• 实战项目：深度自编码网络协同过滤