课程重点讲解深度学习的模型，包括CNN卷积神经网络、RNN循环神经网络（LSTM）模型的算法及其应用、Connectionist Temporal Classification算法及其应用，如GoogleNet，Fully Convolutional Networks模型深入理解与应用，以及深度学习训练数据集的准备，深度学习的发展趋势，文字检测与识别算法的发展历程，以及文本分析在深度学习技术下的新应用。
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人工智能实践项目案例分析与实战应用
本课程在实践方面，结合Spark MLlib、DL4J实现分布式并行深度学习平台的实践，并结合Caffe和TensorFlow结合Spark平台，实现深度学习的并行处理与高精度处理及人工智能应用。
开课时间：暂无