Deep Learning A-Z™：人工神经网络实践

感谢你分享了这个详细的课程大纲，它展示了深度学习领域的多个实际应用场景，并且提供了一个结构化的学习路径。以下是对每个挑战的简要概述：

1. 流失建模问题：使用深度学习模型来预测和减客户流失的可能性，并识别可能作嫒的行为。
2. 无监督深度学习模型：检测信用卡申请中的欺诈行为。这需要对客户行为进行编码（如B、DBN或自编码器），以及可能存在欺诈行为的识别技术。
3. 推荐系统：构建一个能够根据用户历史喜好和他们未看过的电影推荐系统。这将使用深度学习模型，如复杂玻尔兹曼机（Boltzmann Machine）或自动编码器（AutoEncoders）。
4. 第二个推荐系统：继上的推荐系统构建，这次将使用深度学习模型，如卷生成器（Generator）或其他推荐算法。 每个挑战都提供了一个具体的数据集，以及你需要执行你的深度学习模型来解决问题。这些案例研究都是实际问题的好机会，这使得课程的内容既现代又是对挑战的理解和解决方案有了解。 这个课程设计要求学生不仅理解深度学习算法的工作原理和数学细节，而且还要实际的应用场景。这样可以帮助学生在实际问题中找到深度学习技术的有效应用方式。 最后，Kirill 和 Hadelin 强调了他们对深度学习充满热情，并期可以在课堂上看到学生的创新和发现。这个课程是为了激发出全新的知识和技能而设计的。 整个课程设计是为了在实际问题中找到深度学习技术的有效应用方式，并且让学生能够在实际世界中成功的路径提供的。这样可以帮助学生理解和掌握深度学习技术在不同领域中的应用，包括但不限于信息获取、行业分析、推荐系统建设、欺诈检测等。这个课程将是一个充满实际案例研究和理论知识的宝箱。