【新】AI算法工程师-深度学习入门

这个项目是一个关于深度学习的课程主要内容包括深度学习的核心算法和流程神经网络的基本原理和实现方法以及卷积神经网络、递归神经网络和词向量等经典模型的原理和应用技巧。

这个课程的核心优势包括：
– 全面掌握深度学习必备基础知识点包括神经元、激活函数、前向传播、反向传播、损失函数、优化器等核心概念。
– 重点介绍神经网络整体架构包括神经网络层数、宽度、深度等重要的网络结构设计原则和技巧。
– 深入讲解卷积神经网络的原理和参数解读包括卷积、池化、卷积神经网络架构、参数的含义和作用等内容。
– 介绍递归神经网络和词向量的原理和解读包括RNN、LSTM、序列建模、文本生成、文本分类等内容以及Word2Vec等常用的词向量模型。

这个课程的应用场景包括：
– 机器学习、计算机视觉、语音处理、自然语言处理、图学习、大规模分布式计算等领域。
– 面向业务需求探索并完成具有挑战性的AI算法解决方案的原型研发。
– 洞察先进技术探索并研发AI相关算法包括但不限于机器学习、深度学习、强化学习、非梯度优化、分布式机器学习、图像处理、NLP等。
– 面向业务的AI服务化能力构建： 完成场景化的算法模块化开发、离线测试、A/B测试、模型的工程化部署和模型的持续迭代将机器学习算法落地到研发流程及产品助力数字化转型。

相关项目包括：
– 华为·AI算法工程师
– 京东·算法工程师(人工智能/机器学习)