本套课程来自七月在线-深度学习集训营第三期2022年

本套课程文件总计13G

本深度学习集训营略过Python基础，直接从人工神经网络起步，实战BAT工业项目，并组织学员参赛，帮助学员成功就业或转行。为确保每一位学员的学习效果，本期继续维持前二期的从头到尾全部实战，但除了涵盖特征工程、以及深度学习在CV、NLP中的应用之外，特新增了以下三大模块：

a.工业界业务上线/部署的大杀器——神经网络压缩技术

b.新增深度学习在物体检测中的应用

c.深度学习在推荐系统中的应用

从而让内容更成体系、更加成熟

全是深度学习的典型应用场景

本期集训营总计六大阶段，近十个BAT实战项目，涵盖特征工程、混合网络，以及深度学习在计算机视觉当中的应用（比如物体检测、行人重识别）、在自然语言处理中的应用（比如文本处理、文本分类、机器翻译系统）、在推荐系统中的应用等BAT工业项目

课程目录

• 01、第一阶段 从数据科学比赛里看深度学习应用
• 在线视频：01-深入理解神经网络原理
• 在线视频：02-神经网络压缩技术：工业界业务上线.部署的大杀器！
• 在线视频：03-深入理解CNN、RNN和LSTM
• 02、第二阶段深度学习在计算机视觉中的应用
• 在线视频：01-深度学习在物体检测中的应用（上）
• 在线视频：02-深度学习在物体检测中的应用（中）
• 在线视频：03-深度学习在物体检测中的应用（下）
• 03、第三阶段深度学习在自然语言处理中的应用
• 在线视频：01-文本预处理，词袋模型，word2vec，语言模型
• 在线视频：02-CNN.LSTM 文本分类
• 在线视频：03-图像生成文本(Image2text)
• 04、第四阶段高级深度学习应用场景
• 在线视频：01-当下最好的语言模型BERT介绍
• 在线视频：02-生成式对抗网络（GAN）
• 在线视频：03-深度学习在推荐系统里的应用场景
• 05、第五阶段深度学习模型优化及实践技巧
• 在线视频：01-NLP应用之文本分类系统
• 在线视频：02-CV方向专项项目
• 在线视频：03-推荐应用之电商平台的商品推荐
• 06 拓展阶段
• 01、预习课-卷积神经网络与计算机视觉
• 02、预习课-循环神经网络与自然语言处理
• 03、在线直播：深度卷积神经网络原理与实践
• 04、在线直播：深入理解CNN、RNN和LSTM知识点梳理
• 05、在线直播：CV项目介绍
• 06、在线直播：NLP项目介绍
• 07、在线直播：CV项目-人体姿态估计基础方法介绍
• 08、在线直播：NLP-信息抽取（一）
• 09、在线直播：CV项目-人体姿态估计核心技术
• 10、在线直播：NLP-信息抽取（二）