第一阶段 从数据科学比赛里看深度学习应用第二阶段 深度学习在计算机视觉中的应用第三阶段 深度学习在自然语言处理中的应用第四阶段 高级深度学习应用场景第五阶段 深
* 第一阶段 从数据科学比赛里看深度学习应用/
* 在线课程:业务场景下机器学习/深度学习数据处理与特征工程
* 在线课程:tensorflow搭建混合网络
* 线下实战:从DNN/Wide/Wide&Deep解决房价预测/Titanic问题
* 第二阶段 深度学习在计算机视觉中的应用/
* 在线课程:深度卷积神经网络原理与实践
* 在线课程:海量图像与tensorflow处理
* 线下实战:图像分类与图像检索实战
* 第三阶段 深度学习在自然语言处理中的应用/
* 在线课程:文本预处理,词袋模型,word2vec,语言模型
* 在线课程:CNN/LSTM 文本分类
* 线下实战:文本语义相似度匹配模型以及Seq2Seq模型构建
* 线下实战:图像生成文本(Image2text)
* 第四阶段 高级深度学习应用场景/
* 北京线下:基于深度学习的聊天机器人,看图说话与VQA
* 上海线下:大规模车辆图片搜索(Re-ID)算法原理及实践
* 第五阶段 深度学习模型优化及实践技巧/
* 北京线下:NLP与CV数据科学比赛案例详解与实践
* 上海线下:深度学习模型优化前瞻技术 以及实践技巧




