数据挖掘与深度学习毫无疑问是大数据时代最炙手可热的研究方向。在很多前沿领域，深度学习的出现和发展正在颠覆人类对于传统计算机技术的认知。
本场 Chat 邀请到自微软、谷歌的世界顶尖数据科学家，带来他们在深度学习领域的宝贵经验分享。从实践出发，系统讲解深度学习的基本知识、建模过程和应用，并以深度学习在推荐系统、图像识别、自然语言处理、文字生成和时间序列中的具体应用为案例。
选择 Keras 作为编程框架，是因为 Keras 强调简单、快速地设计模型，而不去纠缠底层代码，使得内容相当易于理解，使用者可以在 CNTK、 TensorFlow 和 Theano 的后台之间随意切换，非常灵活。
实录提要：
- 在推荐系统那部分，Keras 中能直接以 auc 指标计算 loss 吗？
- Keras 有类似调度模块来进行天级任务调度吗？
- Keras 后端的三个平台优缺点在哪？应该如何挑选适合的后端？
- 在使用 Keras 的过程中，有没有遇到哪些 Keras 不方便的地方？
- Keras 中最新版本已经不推荐使用 Merge 了，新版本中怎么用？
- 没有案例代码可以分享，为什么要配合Python来使用？
阅读全文: http://gitbook.cn/gitchat/activity/5977f4cbcf3d56362e7063f0
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