课程概述
LSTM（长短期记忆网络）是深度学习中处理序列数据的核心技术之一，广泛应用于自然语言处理、时间序列预测等领域。本课程由Udacity精心设计，帮助学习者从基础到实践掌握LSTM模型的构建与优化。
学习内容
- LSTM原理：理解时间序列数据与序列建模的关联
- 模型实现：使用Python和TensorFlow/Keras搭建LSTM网络
- 应用案例：实战文本生成、股票预测、语音识别等场景
- 调参技巧：探索如何优化LSTM的性能与泛化能力
适用人群
- 有基础编程经验（Python优先）的开发者
- 对深度学习与序列建模感兴趣的初学者
- 希望提升AI项目实战能力的数据科学爱好者
扩展学习
如需深入理解深度学习的其他模型，可参考：
/ courses/udacity_tensorflow_course