近几年,深度学习预训练模型、无监督学习的爆发式发展,促进了其在语音、图像、NLP等各大领域应用落地。用人单位对深度学习人才的需求在激增。
大家纷纷尝试自学深度学习,但初学者很容易被理论吓退:因为初学者往往容易陷入枯燥难懂的理论而搁置了学习规划,甚至失去了学习兴趣。
如果有这样一门课,它能系统地让你从0基础到掌握深度学习,并最终实现NLP电商标题相似度匹配。你会say no 么?
该课程由在职算法工程师大牛带你从“理论讲解→数据处理→深度学习框架→模型搭建→特征调参→模型优化” 一步一步地夯实算法技能;同时,课程以小项目入手利用简单的框架尝试实现,再深入理论研究结合理论进行调试,实现体系化教学

以为这样就结束了?远不止...
此次系统课最终会让你收获CV和NLP方向各一个项目。
项目1:花卉图片识别系统(CV方向)
利用CNN网络实现图像五分类项目亮点:利用CNN搭建简单的模型完成分类任务,再进一步用迁移训练迁移成熟的模型来完善自己的训练模型充分理解Inception-V3模型并应用。
项目2:电商标题相似度匹配(NLP方向)
学习搭建和优化一个电商标题数据相似度匹配系统。项目亮点:以相似度匹配为切入点,掌握分词、文本特征表示方法理论及代码实现,基于词袋模型、IT-IDF、word2vec实现相似度匹配。
这套历时6个多月研发,经过多个版本迭代,包含50+知识点及配套练习、实战项目,能让你在最短时间内轻松掌握AI理论体系,并从理论步入项目实战,丰富简历,让项目经历上有NLP和CV双项目经验,增加面试获邀几率的体系化课程。
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