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深度学习中的处理序列构成了深度学习的一个重要方面。主要原因是此类工具可以对顺序数据进行有效建模，捕获复杂的时间依赖性，并在众多领域中实现广泛的应用。反过来，这些智能系统不断开发推动创新的算法，实现从个性化医疗到机器翻译，甚至天文现象预测等领域的进步。从这个意义上说，他们从大量数据中学习并识别复杂模式的能力正在为研究创造新的机会。
在此框架内，TECH 正在开发深度学习处理序列的开创性文凭。该项目针对专业人士、研究人员和企业家，将深入研究循环神经元的类型和层的架构。教学大纲还将为学生提供最先进的递归神经网络训练技术（重点介绍随时间推移的反向传播）。对此，课程将深入研究最有效的评估指标，以保证深度学习模型的性能。另一方面，培训将包括卷积神经网络的多种实际应用，例如计算机视觉、模式识别或自然语言处理。
为了促进所有这些内容的吸收，TECH 提供了顶级的教学工具，学生可以每天 24 小时使用这些工具。要进入虚拟校园，您唯一需要的就是一台能连接互联网的电子设备，您自己的智能手机、平板电脑或电脑都可以。反过来，在您的整个学习过程中，您将得到计算机视觉专业教学人员的支持。这些专业人士将回答学生可能提出的任何问题，并以个性化的方式为他们提供建议，以确保他们在职业生涯中经历质的飞跃。
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- 可以进行自我评估过程的实践，以推进学习
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该计划的教学团队包括该领域的专业人士，他们将在培训中分享他们的工作经验，还有来自知名社会和著名大学的专家。
通过采用最新的教育技术制作的多媒体内容，专业人士将能够进行情境化学习，即通过模拟环境进行沉浸式培训，以应对真实情况。
该计划设计以问题导向的学习为中心，专业人士将在整个学年中尝试解决各种实践情况。他们将使用由知名专家制作的创新互动视频系统进行辅助。
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教学大纲
构成该学术路径的教材旨在为学生提供深度学习处理序列的综合方法。为了实现这一目标，该计划将深入研究神经元、循环层和模型训练等基本概念。此外，学生还将研究最先进的评估指标工具，包括交叉验证和超参数调整。通过这种方式，毕业生将把这些仪器融入到他们的实践中，以测量和理解模型在各种任务中的性能，例如将文本转换为音频信号序列。
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模块 1.使用RNN（递归神经网络）和CNN（卷积神经网络）进行序列处理
1.1. 循环神经元和层
1.1.1. 循环神经元的类型
1.1.2. 循环层的架构
1.1.3. 循环层的应用
1.2. 循环神经网络 (RNN) 的训练
1.2.1. 随时间反向传播 (BPTT)
1.2.2. 随机梯度下降
1.2.3. RNN 训练中的正则化
1.3. RNN 模型的评估
1.3.1. 评估指标
1.3.2. 交叉验证
1.3.3. 超参数调整
1.4. 预训练RNN
1.4.1. 预训练网络
1.4.2. 学习迁移
1.4.3. 微调
1.5. 预测时间序列
1.5.1. 预测统计模型
1.5.2. 时间序列模型
1.5.3. 基于神经网络的模型
1.6. 时间序列分析结果的解释
1.6.1. 主成分分析
1.6.2. 聚类分析
1.6.3. 相关性分析
1.7. 处理长序列
1.7.1. 长短期记忆 (LSTM)
1.7.2. 门控循环单元 (GRU)
1.7.3. 一维卷积
1.8. 部分序列学习
1.8.1. 深度学习的方法
1.8.2. 生成模型
1.8.3. 强化学习
1.9. RNN和CNN的实际应用
1.9.1. 自然语言处理
1.9.2. 模式识别
1.9.3. 计算机视觉
1:10. 经典结果的差异
1.10.1. 经典方法与 RNN
1.10.2. 经典方法与 RNN
1.10.3. 训练时间差异
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深度学习中的处理序列大学课程
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