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2.2 向量空间模型及文本相似度计算(下)
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      深度学习基础
      • 学校:哈尔滨工业大学
      • 集数:78
      • 课程简介:各位同学,大家好: 欢迎学习《深度学习基础》课程。 随着人工智能的再次火热,深度学习成为其中关键技术之一,并为业界关注。本课程是一门侧重在深度学习相关理论基础的课程,并对深度学习的典型模型框架如循环神经网络、卷积神经网络等的基本原理进行了介绍。课程同时还包括若干关键内容的相关代码及运行效果演示,从而便于同学们获得理性和感性的认识。如果你想亲密接触深度学习、人工智能等并愿意付诸实践,请加入进来吧! 本期课程我们提供了以下内容: (1)课程视频。总计8讲视频,每周发布一讲;对于相关代码及演示,课程以目前流行的Python作为主编程语言。 (2)测验考核题。每讲会随机产生10道题,在限定时间内提交,总分10分。如果你没有开始测试,则你可在测验发布之日至截止日期之间的任何时间内完成即可。一旦你开始测试,则需在限定时间内(如30分钟内)完成提交。到限定时间结束时系统会自动提交,无论你是否回答了问题。其结果将计入最终成绩。每讲,你可以有两次测验机会(但两次未必是同一张卷),两次测验成绩最高分数为本讲你获得的成绩分数。 (3)期末考试。期末会有一个考试,20道题20分。 课程的思维导图如下: 在学习过程中有任何问题,请随时联系任课教师或者在课程论坛里发出问题。我们将尽最大的努力辅助你们的学习,解答你们的疑问。 祝大家学习愉快,有所收获! 《深度学习基础》课程组
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