限时特惠价:2000元 详情 原价:12000元

报名加送:半年VIP[包全平台100多个AI初级课] + 讲师/助教答疑 + 全套课件代码

课程简介

本深度学习集训营略过Python基础,直接从人工神经网络起步,实战BAT工业项目,并组织学员参赛,帮助学员成功就业或转行。

为确保每一位学员的学习效果,本期继续维持前二期的从头到尾全部实战,但除了涵盖特征工程、以及深度学习在CV、NLP中的应用之外,特新增了以下三大模块:

a.工业界业务上线/部署的大杀器——神经网络压缩技术

b.新增深度学习在物体检测中的应用

c.深度学习在推荐系统中的应用

从而让内容更成体系、更加成熟。

特色服务

  • 全是深度学习的典型应用场景

    本期集训营总计六大阶段,近十个BAT实战项目,涵盖特征工程、混合网络,以及深度学习在计算机视觉当中的应用(比如物体检测、行人重识别)、在自然语言处理中的应用(比如文本处理、文本分类、机器翻译系统)、在推荐系统中的应用等BAT工业项目。

  • BAT专家级讲师 + 助教全方位辅导

    我们拥有来自BAT的专家级讲师和数位助教,给你全程全天候1v1般的定制辅导。通过一个个项目实战从头到尾掌握深度学习的典型应用场景,从而练就DL工业项目的全栈能力。且有问题,课上课后随时答疑,手把手教会为止。

  • 作业项目考核三管齐下

    开课前提供机器学习、深度学习相关的在线课程做预习。每次课通过GPU + Jupyter Notebook + GitHub在线提交作业,然后讲师和助教1v1在线批改,且提供可执行的交互式代码。每个阶段均有精心设计的实战项目,学员学完全部内容后做毕业考试,从而在不断的阶段性实战中掌握深度学习技能。

  • 提供GPU云实验平台

    还原BAT真实生产环境,提供工业数据和国内首创的价值数十万的GPU云实验平台(提前装tensorflow、caffe、mxnet等主流DL框架和相关数据)。提供完善的实验平台供您动手、真枪实战,拒绝纸上谈兵。

  • 高起步 + 简历优化

    从特征工程、TensorFlow起步,一上来就实战BAT工业项目。且根据集训营实战项目,将涉及到的关键知识点和项目经历优化到您的简历中。

  • 面试求职辅导 + 就业推荐

    精讲深度学习工程师面试时常见考点/模型/算法,且BAT一线技术经理1v1模拟真实面试,从技术、表达等方面全方位提升您的面试能力。根据您的技术特长提供定制化的能力评估、就业指导以及包括BAT等一线互联网公司的工作机会推荐。2个月挑战年薪30~50万。

课程安排

  • 预习阶段 从DL基础起步,掌握三大核心模型

    在线视频:DNN与CNN,及NN框架

    • 1-DNN与混合网络:google Wide&Deep
    • 2-实战项目:数据非线性切分+google wide&deep 模型实现分类
    • 3-CNN:从AlexNet到ResNet
    • 4-实战项目:搭建CNN完成图像分类示例
    • 5-NN框架:caffe, tensorflow与pytorch
    • 6-实战项目:用几大框架完成DNN与CNN网络搭建与分类

    在线视频:RNN、LSTM、与条件生成、attention

    • 1-RNN/LSTM/Grid LSTM
    • 2-实战项目:RNN文本分类
    • 3-RNN条件生成与attention
    • 4-实战项目:google神经网络翻译系统
  • 第一阶段 从数据科学比赛里看深度学习应用

    在线视频:深入理解神经网络原理

    • 1-从线性分类器说到非线性分类器
    • 2-理解神经网络参数W的物理意义
    • 3-Backpropagation的两种理解/推导方式
    • 4-初探神经网络模型训练调参

    在线实训:基于tensorflow/keras实现分类任务

    在线视频:深度卷积神经网络原理与实践

    • 1-卷积操作的数学定义和物理意义
    • 2-卷积神经网络结构的两大原理—局部连接和权值共享
    • 3-卷积神经网络的主体结构和变种
    • 4-3小时内用百行代码登顶Kaggle图像分类比赛的Top-5%

    在线实训:参加Kaggle图像分类比赛并提交结果

    在线视频:神经网络压缩技术:工业界业务上线/部署的大杀器!

    • 1-业务场景下的特征处理与挖掘套路
    • 2-Deep Compression:兼顾神经网络模型的效果和效率
    • 3-详解网络剪枝技术(及其变种)以及知识蒸馏模型

    在线实训:基于tensorflow/keras实现知识蒸馏模型

    在线视频:深入理解CNN、RNN和LSTM

    • 1-CNN网络结构及误差反向传播推导
    • 2-RNN网络结构及误差反向传播推导
    • 3-LSTM及GRU

    在线实训:基于TensorFlow的CNN/RNN网络构建训练集推理应用

    线下实战:从DNN/Wide/Wide&Deep解决房价预测问题

    • 1-机器学习vs深度学习,工业界的利弊权衡
    • 2-神经网络基本原理和训练要点
    • 3-如何针对不同的应用场景选择模型结构
    • 4-从wide&deep到混合网络的搭建与应用
    • 5-以kaggle比赛为例讲解神经网络解决方案
  • 第二阶段 深度学习在计算机视觉中的应用

    在线视频:深度学习在物体检测中的应用(上)

    • 1-物体检测相关必备背景知识
    • 2-深入理解RCNN家族模型
    • 3-消灭令人抓狂的Anchor理解(从Motivation说到实践技巧)

    在线实训:MS-COCO物体检测by Faster RCNN

    在线视频:深度学习在物体检测中的应用(中)

    • 1-对比One Stage/Two Stage模型的优劣势
    • 2-从SSD说到YOLO-V3
    • 3-深入理解Focal Loss-消灭Class Imbalance/Hard-Easy Examples Problem

    在线实训:MS-COCO物体检测by YOLO-V3

    在线视频:深度学习在物体检测中的应用(下)

    • 1-物体检测中多尺度变化问题的处理
    • 2-2019年物体检测领域的弄潮儿:Anchor Free
    • 3-刷新行人检测记录的新思路:Center and Scale Prediction

    在线实训:行人检测by CSP

    线下实战:图像分类与图像检索实战

    • 1-灵活选取卷积神经网络结构作为图像分类的Backbone
    • 2-迁移学习在深度学习中的应用——“微调”(Fine-tune)技术
    • 3-图像搜索的前世(Bag-of-Visual-Words)和今生(Deep Learning)
  • 第三阶段 深度学习在自然语言处理中的应用

    在线视频:文本预处理,词袋模型,word2vec,语言模型

    • 1-NLP基本知识:词袋、tf-idf、朴素贝叶斯
    • 2-DL中的NLP基础:word2vec、doc2vec、embedding、N-gram LM
    • 3-用深度学习一步步完成情感分析任务

    在线实训:基于维基百科语料库自己动手训练word2vec模型

    在线视频:CNN/LSTM 文本分类

    • 1-文本分类问题处理流程
    • 2-传统模型在文本分类上的表现
    • 3-从RNN到LSTM
    • 4-CNN/LSTM 在文本分类上的应用

    在线实训:百行代码用CNN/LSTM实现文本分类

    在线视频:图像生成文本(Image2text)

    • 1-Image2text基本模型
    • 2-基于Attention的Image2Text
    • 3-反问题:Text2ImageM

    线下实战:文本语义相似度匹配模型以及Seq2Seq模型构建

    • 1-深度学习在自然语言处理中的基础工具:word2vec、Embedding
    • 2-文本检索与匹配通用模型方法:DSSM,CDSSM,DRMM,ARC-I
    • 3-Seq2Seq模型搭建详解与应用案例
    • 4-(短)文本语义相似度匹配模型构建及其实践应用
  • 第四阶段 高级深度学习应用场景

    在线视频:当下流行的语言模型BERT介绍

    • 1-语言模型的发展历程
    • 2-BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)语言模型介绍
    • 3-从预训练到NLP问题求解
    • 4-应用举例:问答系统,命名实体识别

    在线实训:实战BERT模型与fine tuning

    在线视频:生成式对抗网络(GAN)

    • 1-15分钟无公式理解GAN
    • 2-GAN的基本推导和优化目标
    • 3-GAN的训练难点以及Improved GAN Training
    • 4-From GAN to WGAN

    在线实训:Step by Step实现DCGAN

    在线视频:深度学习在推荐系统里的应用场景

    • 1-深度学习模型用作Feature Embedding
    • 2-Cross Layer:为推荐系统定制的网络结构
    • 3-与传统推荐模型的结合

    上午线下:基于深度学习的聊天机器人,看图说话与VQA

    • 1-基于深度学习匹配的聊天机器人
    • 2-基于序列到序列模型的聊天机器人
    • 3-结合CNN与RNN的看图说话与VQA看图问答机器人

    下午线下:智慧城市中的核心技术:大规模车辆图片搜索(Re-ID)算法原理及实践

    • 1-多任务(Multi-task)深度学习模型搭建与训练
    • 2-深度排序(Deep Ranking, Triplet Loss)原理与训练技巧
    • 3-使用多任务和深度排序模型,构建一个工业界和学术界最前沿的大规模车辆图片搜索算法(可用于智慧城市、视频监控等安防场景),在业界的车辆搜索开源数据集上取得State-of-the-Art效果
    • 4-ReID算法思维延伸:基于视觉特征二次识别问题的技巧(比如Person Re-ID)
  • 第五阶段 深度学习模型优化及实践技巧

    在线视频:NLP应用之文本分类系统

    • NLP的经典任务,但应用场景也非常广泛。情感分类被应用于利用网上评论打分,探究金融市场情绪。主题分类被应用于新闻分类,intent classification被用于构建聊天机器人。

    在线实训:从特征抽取到索引构建——自己动手实现实现一个文本分类系统

    在线视频:CV方向专项项目

    • 1-深入理解损失函数曲线
    • 2-CNN模型训练/实践中的常见问题以及Checklist
    • 3-CNN模型训练的若干高效技巧(Bag of Tricks)
    • 4-若干技术面试真题快问快答

    在线实训:基于CoCo数据集上实现物体检测分类模型Faster-RCNN

    在线视频:推荐应用之电商平台的商品推荐

    • 电商业务在全球各大互联网公司的营收中都占有极其重要的地位,推荐系统对用户推荐商品的质量好坏直接影响了巨头们的股价,商品推荐团队是公司各大算法团队中的核心团队,有着绝对地位的优势,我们针对全球Top 1的电商数据进行推荐算法优化。

    上午线下:NLP与CV数据科学比赛案例详解与实践

    • 1-NLP AI比赛:文本主题与标签预测(通用模型结构、textCNN与textRNN、texRCNN与其他网络)
    • 2-图像比赛基本套路
    • 3-图像分类与图像分割比赛解决方案介绍
    • NLP与CV数据科学比赛案例详解与实践

    下午线下:深度学习模型优化前瞻技术 以及实践技巧

    • 1-深度卷积神经网络的历史变革和设计理念——从AlexNet到DenseNet
    • 2-解析各类轻量级深度网络的设计理念——深度可分离网络
    • 3-深度学习模型训练时应注意的问题即实践技巧

实战项目

  • 实战项目1

    tensorflow搭建混合网络

    (1) wide network搭建与优缺点 (2) deep neural Network搭建与优缺点

    (3) 混合网络搭建套路 (4) 用混合网络解决分类问题

  • 实战项目2

    从DNN/Wide/Wide&Deep解决房价预测/Titanic问题

    (1) 机器学习vs深度学习,工业界的利弊权衡 (2) 机器学习+深度学习,如何针对场景配合使用

    (3) 从wide&deep到混合网络的搭建与应用 (4) 以kaggle比赛为例讲解神经网络解决方案

  • 实战项目3

    图像分类与图像检索实战

    (1) 灵活选取卷积神经网络结构作为图像分类的Backbone (2)迁移学习在深度学习中的应用——Fine-tune技术

    (3)图像搜索的前世(Bag-of-Visual-Words)和今生

  • 实战项目4

    图像生成文本(Image2text)

    (1)Image2text基本模型 (2)基于Attention的Image2Text

    (3)反问题:Text2Image

  • 实战项目5

    基于深度学习的聊天机器人,看图说话与VQA

    (1)基于深度学习匹配的聊天机器人 (2)基于序列到序列模型的聊天机器人

    (3)结合CNN与RNN的看图说话与VQA看图问答机器人

  • 实战项目6

    大规模车辆图片搜索(Re-ID)算法原理及实践

    (1)多任务(Multi-task)深度学习模型搭建与训练 (2)深度排序(Deep Ranking, Triplet Loss)原理与训练技巧

    (3)构建一个工业界和学术界的大规模车辆图片搜索算法(4)业界的车辆搜索数据集上取得State-of-the-Art效果

  • 实战项目7

    文本分类系统

    NLP的经典任务,但应用场景也非常广泛。情感分类被应用于利用网上评论打分,探究金融市场情绪。主题分类被应用于新闻分类,intent classification被用于构建聊天机器人。

  • 实战项目8

    电商平台的商品推荐系统

    电商业务在全球各大互联网公司的营收中都占有极其重要的地位,推荐系统对用户推荐商品的质量好坏直接影响了巨头们的股价,商品推荐团队是公司各大算法团队中的核心团队,有着绝对地位的优势,我们针对全球Top 1的电商数据进行推荐算法优化。

讲师团队

  • Seven博士

    博士毕业于国内Top5高校,在人工智能和模式识别领域发表了10余篇会议和期刊。目前在国内某知名互联网公司担任人工智能算法高级技术专家,有深厚的学术背景和丰富的项目及业务落地经验。Seven老师长期担任校园招聘和社会招聘技术面试官,授课风格深入浅出、诙谐幽默。

  • 张雨石

    Google工程师,北航硕士毕业,对深度学习、计算机视觉和自然语言处理有着极大的热忱,CSDN博客上有多篇文章流传甚广。去Google之前,曾先后在腾讯、百度实习。

  • 陈博士

    历任浪潮集团数据科学家,国家电网人工智能行业应用方向团队负责人。参与过一国家863项目,且曾主持一山东省自主创新及成果转化专项,发明专利十余项,专业论文十余篇。对机器学习、NLP相关技术的原理推导,以及深度学习在能源、通信、气象等行业的应用深有研究。

时间安排

根据课程安排随到随学,为期近2个月

  • 在线视频周一20:00PM--22:00PM
  • 在线实训周二20:00PM--22:00PM
  • 在线视频周三20:00PM--22:00PM
  • 在线实训周四20:00PM--22:00PM
  • 在线视频周五20:00PM--22:00PM

课程咨询

限时特惠价:2000元 详情 原价:12000元

报名加送:半年VIP[包全平台100多个AI初级课] + 讲师/助教答疑 + 全套课件代码

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