上一期深度学习集训营中,我们略过Python基础,从TensorFlow搭建DNN解决问题起步,实战BAT工业项目,并组织学员参赛,不少学员成功转行。
为确保每一位学员的学习效果到位,除了继续维持第一期的“线上线下结合(线下在北京、上海和深圳),从头到尾全部实战,涵盖特征工程、深度学习在计算机视觉和自然语言处理领域中的应用,更有大规模车辆图片检索等应用于智慧城市、视频监控等场景的杀手级项目”之外,特地围绕CV、NLP等方向增加4个在线项目,更增加在线实训,以及作业和考试的一对一批改,且丰富了线下的实战项目。
培养目标: 从DL基础开始,培养中高级深度学习工程师。挑战高薪、玩转AI。
PS:企业/高校团购集训通道请点击课程咨询,另,2人及2人以上组团报名,可各减500元,想组团者请加微信客服:julyedukefu05。
本期集训营总计五大阶段,近十个BAT实战项目,涵盖特征工程、混合网络、深度学习在计算机视觉当中的应用(比如图像分类、图像检索)、深度学习在自然语言处理中的应用(比如文本处理、文本分类、图像生成文本)、聊天机器人、大规模车辆图片检索等应用于智慧城市、视频监控等安防场景的BAT工业项目。
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。平时晚上在线学习,周末线下项目实战,从而通过在线直播从头到尾掌握深度学习典型应用场景,通过线下项目实战练就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。
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。
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。
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。
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。
在线视频:DNN与CNN,及NN框架
在线视频:RNN、LSTM、与条件生成、attention
在线直播:业务场景下机器学习/深度学习数据处理与特征工程
在线实训:基于tensorflow实现特征抽取、模型训练、模型Inference整套流程
在线直播:tensorflow搭建混合网络
在线实训:基于tensorflow快速实现混合网络实现分类任务
线下实战:从DNN/Wide/Wide&Deep解决房价预测问题
在线直播:深度卷积神经网络原理与实践
在线实训:参加Kaggle图像分类比赛并提交结果务
在线直播:海量图像与tensorflow处理
在线实训:基于ImageNet数据集实现大规模图像分类
线下实战:图像分类与图像检索实战
在线直播:文本预处理,词袋模型,word2vec,语言模型
在线实训:基于维基百科语料库自己动手训练word2vec模型
在线直播:CNN/LSTM 文本分类
在线实训:百行代码用CNN/LSTM实现文本分类
线下实战:文本语义相似度匹配模型以及Seq2Seq模型构建
线下实战:图像生成文本(Image2text)
在线直播:当下流行的语言模型BERT介绍
在线实训:实战BERT模型与fine tuning
在线直播:生成模型之生成式对抗网络(GAN)
在线实训:Step by Step实现DCGAN
上午线下:基于深度学习的聊天机器人,看图说话与VQA
下午线下:大规模车辆图片搜索(Re-ID)算法原理及实践
在线直播:NLP方向专项项目
在线实训:从特征抽取到索引构建——自己动手实现实现一个Toy搜索引擎
在线直播:CV方向专项项目
在线实训:基于CoCo数据集上实现物体检测分类模型Faster-RCNN
上午线下: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) 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
(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
(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
(1)Image2text基本模型 (2)基于Attention的Image2Text
(3)反问题:Text2Image
(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
(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)业界车辆搜索数据集上取得State-of-the-Art效果
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。
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。
12月4日起正式上课,为期一个多月
线下实训地址:北京、上海、深圳。
大牛讲师面授,学习氛围浓厚
电话:010-82712840
周老师:186-1066-3100(微信同步)
email:july@julyedu.com
A : 集训营采用线上线下相结合的方式,线上内容分为在线直播和在线实训,线下内容为线下集训,面对面实战项目辅导。
A : 学过编程、高数、概率统计、Python,有一定的机器学习基础。
A : 七月在线不提供住宿,但是可以帮助大家协调住宿。如果实在无法参加线下的集训部分,仍然可以获得线下集训的课程讲义、代码和相关项目资料,您在自己实现具体项目时遇到任何问题可以随时咨询讲师。
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