学会深度学习常用算法
学会深度学习经典模型
深度学习论文解读
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深度学习论文解读
本课程主要以时间线为基础，详细讲解深度学习领域最重要的一些论文，例如：
ReLU，Dropout，AlexNet，VGGNet，Batch Normalization，ResNet，Inception系列，ResNeXt，SENet，GPT-3等
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数据科学家
机器学习，深度学习神经网络领域多年开发研究经验，精通算法原理与编程实践。曾完成过多项图像识别，目标识别，语音识别的实际项目，经验丰富。关注深度学习领域各种开源项目，如TensorFlow，Caffe，Torch等。喜欢理论与实践相结合的教学风格，课程编排由浅入深，体系清晰完整。
机器学习，深度学习神经网络领域多年开发研究经验，精通算法原理与编程实践。曾完成过多项图像识别，目标识别，语音识别的实际项目，经验丰富。关注深度学习领域各种开源项目，如TensorFlow，Caffe，Torch等。喜欢理论与实践相结合的教学风格，课程编排由浅入深，体系清晰完整。
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适用人群
希望从事深度学习相关工作，对深度学习感兴趣的同学
课程介绍
本课程主要以时间线为基础，详细讲解深度学习领域最重要的一些论文，例如：
ReLU，Dropout，AlexNet，VGGNet，Batch Normalization，ResNet，Inception系列，ResNeXt，SENet，GPT-3等
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