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          1. 指南者留学
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            深度学习下搜索引擎的语义匹配
            深度学习下搜索引擎的语义匹配
            掌握深度学习核心技能
            课程费用
            ¥3999
            截止日期
            5月26日
            已报人数
            5/12个
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            深度学习下搜索引擎的语义匹配
            已报人数5 截止日期 5月26日
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            项目课程介绍
            由浅入深,层层递进,学习深度学习,把握人工智能热点项目
            搜索引擎是指根据一定的策略、运用特定的计算机程序从互联网上搜集信息,在对信息进行组织和处理后,为用户提供检索服务,将用户检索相关的信息展示给用户的系统。比较出名的有国外的谷歌以及国内的百度。搜索引擎整套系统实现复杂,是由多个模块组成。我们将使用深度学习的方法来实现语义匹配,以此达到对搜索内容和搜索结果进行语义匹配排序的目的。 语义匹配可以应用于多个领域,比如搜索引擎的排序(对搜索内容和搜索结果进行语义匹配)、问答系统(对提问和答案进行语义匹配,选择出语义距离最近的答案)、对话系统(对双方的对话进行语义匹配)等。 本项目使用未明学院的题库和解答数据,结合深度学习方法和自然语言处理技术,建立语义匹配模型。该模型能自动对题库和解答进行匹配分析,根据题目内容,匹配搜索出相近的解答,并根据搜索结果语义匹配相关度进行排序。
            万老师:未明学院人工智能方向老师
            万老师:未明学院人工智能方向老师
            项目特色及优势介绍
            深度学习,文本情感分析
            1
            自然语言处理领域核心项目
            语义匹配是深度学习落地商业系统中的一个重要场景,在推荐系统、问答系统、对话系统中占据着非常重要的作用。
            2
            深度学习知识全覆盖
            TensorFlow,Keras基础教程。计算图自动微分、卷积神经网络、递归神经网络、批标准化、Adam、Momentum优化算法等知识全覆盖。
            3
            专业核心竞争力
            深度学习项目的培训内容是基于企业招聘人才、国外院校招生的标准精心设计,学员通过该培训项目可以完成从0到1的蜕变。
            项目特色及优势介绍
            往期课程项目成果展示
            往期课程项目成果展示
            以往期学员完成的“基于图像的电影推荐算法”项目为例
            数据处理能力
            数据处理能力
            学会基本的数据抽样和数据探索技巧,熟练运用python进行数据清洗,数据集成、数据变换和数据规约,保证取样数据质量并划分测试集和训练集。
            机器学习理论
            机器学习理论
            在学习概率与统计的基础上,掌握VC维、信息论、正则化、最优化等机器学习理论,了解有监督学习及无监督学习等基本机器学习模型。
            基础开发能力
            基础开发能力
            掌握机器学习算法工程师必备的开发技能,在项目中,将每个环节都反复迭代优化调试,能够将复杂任务进行模块划分,实现逻辑抽象复用。
            课程安排
            理论学习与项目实战相结合
            01
            教授深度学习基础知识及软件工具
            机器学习基础
            传统机器学习:假设空间、模型拟合、模型评估
            传统AI局限性
            局部不变、维度灾难
            深度学习简介
            深度学习历史、深度学习理论、深度学习应用
            深度学习基础
            逻辑回归算法、网络结构设计、损失函数设计、优化方法设计
            TensorFlow与Keras
            TensorFlow安装、计算图与自动微分、TensorFlow基础、Kears与高阶API
            02
            深度学习算法精讲及示范项目演示
            深度学习进阶段
            初始化方法、基础的正则化、其他激活函数、批标准化算法
            卷积神经网络
            卷积层与池化层、Inception系列与Resnet系列、四种卷积总结
            递归神经网路
            RNN神经网络、LSTM与GRU
            示范项目精讲
            基于深度学习的时间序列模型、基于深度学习的图像分类模型、基于深度学习的类别嵌入模型
            03
            指导学员完成项目及项目报告,查验培训成果
            项目内容
            深度学习下搜索引擎的语义匹配
            使用工具
            Python、Tensorflow、keras、Numpy、Pandas、Matplotlib、Sklearn等主流深度学习建模工具
            锻炼技能
            深度学习项目的整体把握能力、任务分析、数据加工、网络架构设计、网络框架搭建、网络参数优化。
            常见问题
            训练营持续时间多久?
            机器学习项目制训练营为期四周,其中前两周是理论知识的学习以及示范项目的讲解,后两周授课老师和助教将会协助学员完成指定项目。
            训练营是以怎样的方式进行?
            机器学习项目制训练营采用了直播授课+作业录屏讲解的授课方式,同时我们运用大量心理学知识及经验,通过微信班级群+小程序打卡作业+名师全程陪伴的方式,激发出学员的学习动力。学习机器学习是可以成为一件很有意思的事情。
            分配的项目是自己独立完成,还是老师带着做?
            我们的主讲老师和助教老师会带着你手把手的写代码,做项目,帮你更好的掌握机器学习的理论,陪你一起去踩实践过程中会遇到的坑。
            完成项目制学习后,我们简历上的项目经历会不会雷同?
            针对每个不同的班级,我们都设计了不同的项目,而且确保该项目仅针对此次班级,不会被重复使用。
            项目完成后,我可以得到什么?
            每个项目完成后,我们都会协助学生完成该项目的项目报告,报告完成后我们将颁发指南者学院授予的项目结课证书。
            李教授平特一肖-连准平特一肖公式-六合采开奖记录