内容简介：分享主题时序预测中深度学习介绍
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时序预测中深度学习介绍
分享背景
近年来，随着深度学习在图像和语音上的快速发展，更多领域的开发者们纷纷将目光投入到这个新兴的领域，但是是否深度学习适用于大多数实际场景呢？是否深度学习一定优于传统的统计方法以及机器学习方法呢？在本次公开课中，讲者结合实际在杉数科技的实际项目经验，为大家解析深度学习的技术细节以及实际效果。
分享嘉宾
添然
添然，杉数科技高级算法工程师，美国明尼苏达大学本科及硕士学位，专业是自动化控制和计算机科学。2017年三月加入杉数科技，主要负责收益管理及需求预测。
分享提纲
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深度学习背景介绍
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深度学习算法概述
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实际案例分析
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推荐阅读
分享时间
（北京时间） 06 月 20 日（星期四） 晚上 20:00
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直播 链接
http://www.mooc.ai/open/course/672
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Tensorflow：实战Google深度学习框架
郑泽宇、顾思宇 / 电子工业出版社 / 2017-2-10 / 79
TensorFlow是谷歌2015年开源的主流深度学习框架，目前已在谷歌、优步（Uber）、京东、小米等科技公司广泛应用。《Tensorflow实战》为使用TensorFlow深度学习框架的入门参考书，旨在帮助读者以最快、最有效的方式上手TensorFlow和深度学习。书中省略了深度学习繁琐的数学模型推导，从实际应用问题出发，通过具体的TensorFlow样例程序介绍如何使用深度学习解决这些问题。......一起来看看 《Tensorflow：实战Google深度学习框架》 这本书的介绍吧!
