課程重點講解深度學習的模型，包括CNN卷積神經網絡、RNN循環神經網絡（LSTM）模型的算法及其應用、Connectionist Temporal Classification算法及其應用，如GoogleNet，Fully Convolutional Networks模型深入理解與應用，以及深度學習訓練數據集的準備，深度學習的發展趨勢，文字檢測與識別算法的發展歷程，以及文本分析在深度學習技術下的新應用。
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人工智能實踐項目案例分析與實戰應用
本課程在實踐方面，結合Spark ? MLlib、DL4J實現分布式并行深度學習平臺的實踐，并結合Caffe和TensorFlow結合Spark平臺，實現深度學習的并行處理與高精度處理及人工智能應用。
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