深度学习及其应用课程涵盖了深度学习的核心概念和关键技术，包括卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、生成对抗网络(GAN)、注意力机制和Transformer等。这些方法不仅构成了深度学习的基础，也被广泛应用于多个领域。课程通过使用机器学习领域的主流开源框架，指导学生如何在证券趋势预测、声音质量评估、电子商务推荐系统、目标检测以及社交网络情感分析等实际问题中应用深度学习技术。通过这些实践，学生能够深入理解深度学习模型的工作原理，并掌握如何将这些模型应用于解决现实世界的问题。E1d答案窝(daanwo.com)-大学生作业答案及考资分享平台