掌握循环神经网络三大基础模型：RNN, LSTM, GRU, 掌握双向与多层循环神经网络
掌握NLP基础，文本表示法，词向量空间映射
实战数据预测，文本分类，文本生成三大应用场景
掌握常见文本分词方法
深入浅出循环神经网络_TensorFlow2
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17节 节数
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深入浅出循环神经网络_TensorFlow2
深入浅出循环神经网络与自然语言处理基础，每一分钟都是干货，保证学后收获满满。
深入：
1 详尽数据计算细节与背后的逻辑含义，全面掌握循环神经网络三大基础模型：RNN, LSTM, GRU。
2 全面掌握NLP基础，文本数据的表示法，padding的使用，embedding的本质以及如何使用。
浅出：
四个项目实战，全面掌握TensorFlow2构建各种循环神经网络模型的方法，掌握序列式数据预测，文本分类与文本生成的全过程。
所有代码实时输入，每一行代码进行相关讲解，确保理解0障碍。
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技术总监/研发总监
电子科技大学计算机专业硕士
20年的软件从业经验，10余年的Qt开发经验
曾担任Qt官方（Digia)在中国区的开发经理，部门经理，负责Qt在中国的推广，项目研发，商业培训，商业版权售前与售后等业务
电子科技大学计算机专业硕士
20年的软件从业经验，10余年的Qt开发经验
曾担任Qt官方（Digia)在中国区的开发经理，部门经理，负责Qt在中国的推广，项目研发，商业培训，商业版权售前与售后等业务
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适用人群
掌握机器学习基础理论与TensorFlow建模基础，想要了解循环神经网络，进入自然语言处理领域
课程介绍
深入浅出循环神经网络与自然语言处理基础，每一分钟都是干货，保证学后收获满满。
深入：
1 详尽数据计算细节与背后的逻辑含义，全面掌握循环神经网络三大基础模型：RNN, LSTM, GRU。
2 全面掌握NLP基础，文本数据的表示法，padding的使用，embedding的本质以及如何使用。
浅出：
四个项目实战，全面掌握TensorFlow2构建各种循环神经网络模型的方法，掌握序列式数据预测，文本分类与文本生成的全过程。
所有代码实时输入，每一行代码进行相关讲解，确保理解0障碍。
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