課程重點講解深度學(xué)習(xí)的模型，包括CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、RNN循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（LSTM）模型的算法及其應(yīng)用、Connectionist Temporal Classification算法及其應(yīng)用，如GoogleNet，F(xiàn)ully Convolutional Networks模型深入理解與應(yīng)用，以及深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的準備，深度學(xué)習(xí)的發(fā)展趨勢，文字檢測與識別算法的發(fā)展歷程，以及文本分析在深度學(xué)習(xí)技術(shù)下的新應(yīng)用。