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5 月深度学习班 [国内第1个DL商业课程]

  • 讲师:程博士 龙老师 寒小阳 周博
  • 课时:10次课 [每次课至少2小时,课上课后答疑]
  • 开课时间:10次直播课已上完,目前报名看视频
599.00 1000.00
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  • 大纲
  • 超过400位同学实际上课、口碑验证


    上课时间:5月14日开始上课,每周六、周日上午10~12点直播上课。

    上课方式:在线QQ群视频直播上课,课上课后答疑、且课后有视频可反复看、复习(PC端用Google浏览器登陆官网在线观看、手机端可APP下载观看)。
    所需基础:学过编程/微积分/线代,有一定的数据结构/算法基础,了解机器学习。且对dl感兴趣、想深入。另,本次课程主要用到Caffe和Torch两个框架。


    课程福利 1  3个月全程辅导,课上2小时直播答疑、课后一周 7 天集中答疑,及与牛人师兄的互助讨论,帮你省下独自一人苦苦探索而浪费的巨大时间成本。3个月的课程结束后,有问题依然可以随时在群内或社区提问讨论。 带领/组织/指导大家参加阿里/滴滴/Kaggle等大数据或算法比赛,用实际数据说话,帮助学员在实际数据上更快成长,提升、锻炼学员能力,而且参加比赛的过程中经历数据处理、特征选择、模型调优、代码调参,是一个极好的真刀真枪的实战机会,对找/换工作的帮助非常大。


    主讲老师

    程博士
    上海交通大学博士毕业,任职于澳大利亚联邦科学院。长期从事通信与信号处理、机器学习与人工智能的研究。对矩阵、凸优化深有研究。本次课程中负责数学基础相关。
    龙心尘 多年IT领域机器学习/数据挖掘/自然语言处理经验,负责多个海量数据上网络安全机器学习项目,专注于算法应用与优化。做过NLP、web攻击智能识别、入侵检测自学习等相关项目。善于深入浅出的剖析数学理论在机器学习/深度学习中的应用。本次课程中负责人工神经网络相关。
    寒小阳 目前在一著名电商公司负责搜索广告相关业务,多年实际ml/DL/dm项目经验,专注海量数据上机器学习算法的应用与优化。做过推荐系统、NLP、点击率预估、图像识别。讲课清晰易懂,擅长用实际数据、代码、案例说话,备受学员好评。本次课程中负责CNN相关。
    周博
    浙大博士毕业,机器学习技术专家,熟练机器学习主流算法和深度学习框架Torch,专注计算机视觉、网络多媒体,开发多款计算机视觉产品,CV、deep learning实战经验丰富。本次课程中负责RNN和框架相关。

    所有讲师分工协作、每位讲师讲自己最熟悉、最擅长的部分,更多嘉宾讲师具体上课时揭晓。


    学员笔记


    学员评价
    第一课 复习数学基础,以及部分学员评价第4课 CNN与常用框架第5课 CNN训练



    部分学员评价第6课 CNN在图像识别、目标检测中的应用、以及第7次课 循环网络RNN与LSTM

    • 第4课 CNN与常用框架

    • 知识点1:理解神经网络的高准确度与非线性切分
    • 知识点2:卷积网络的层次结构,卷积操作、pooling操作
    • 知识点3:卷积网络的部分层次操作与数据的可视化
    • 知识点4:工业界成功的神经网络框架

      第5课 CNN训练注意事项与框架使用

    • 知识点1:参数初始化,超参数优化
    • 知识点2:梯度检查,过拟合,正则化(dropout)
    • 知识点3:caffe讲解,网络搭建训练与实际工业应用方式

      第6课 CNN推展案例

    • 知识点1:Deep Dreamer/Artistic style transfer 案例分析
    • 知识点2:AutoEncoder和Waifu2X案例分析
    • 知识点3:R-CNN 目标检测 案例分析

      第7课 RNN介绍

    • 知识点1:RNN 网络
    • 知识点2:BPTT算法
    • 知识点3:LSTM、GRU

      第8课 RNN应用

    • 知识点1:字符模型和文本生成,char-rnn 案例分析
    • 知识点2:NerualTalk2 案例分析
    • 知识点3:基于词嵌入word embedding的应用

      第9课 更多的网络类型

    • 知识点1:CPPN、孪生网络
    • 知识点2:CPPN、孪生网络
    • 知识点3:变分自编码器(Variational AutoEncoder)
    • 知识点4:变分自编码器(Variational AutoEncoder)
    • 知识点5:Deep Q Network
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