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5 月深度学习班 [国内第1个DL商业课程]

深度学习越来越火热,最近几年广泛应用于图像处理、语音识别、自然语言处理,以及围棋(AlphaGo VS 李世石围棋世纪之战)。本5月深度学习班涵盖CV和NLP两个典型应用领域,以及深度学习中最关键的两项技术CNN和RNN,由浅入深、从理论原理到实践应用,带你一举入门深度学习,hold住其中关键知识点。[ 课程咨询QQ群:151888952。课程咨询电话:18910848502 ]

  • 开班时间:10次直播课已上完,目前报名看视频
  • 课程时长: 10次课 [每次课至少2小时,课上课后答疑]
  • 价       格:原价1000,目前限时特价199元
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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



部分学员评价第4课 CNN与常用框架



部分学员评价第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



部分学员评价第7次课 循环网络RNN与LSTM


深度学习课程大纲
第一节:数学基础
1. 必要的微积分、概率统计基础
2. 必要的矩阵、凸优化基础

第二节:深度学习基础知识
1. 机器学习基础、线性模型
2. CV 以及 NLP 背景知识介绍
3. 逻辑回归、Softmax

第三节:人工神经网络
1. BP算法
2. 梯度下降算法

第四节:卷积网络与常用框架
1. 理解神经网络的高准确度与非线性切分
2. 卷积网络的层次结构,卷积操作、pooling操作
3. 卷积网络的部分层次操作与数据的可视化
4. 工业界成功的神经网络框架

第五节:网络训练与caffe
1.参数初始化,超参数优化
2.梯度检查,过拟合,正则化(dropout)
3.caffe讲解,网络搭建训练与实际工业应用方式

第六节:卷积网络在图像识别、目标检测中的应用
1. Deep Dreamer/Artistic style transfer 案例分析
2. AutoEncoder和Waifu2X案例分析
3. R-CNN 目标检测 案例分析

第七节:循环网络与LSTM
1. RNN 网络
2. BPTT算法
3. LSTM、GRU

第八节:循环网络在自然语言处理中的应用
1. 字符模型和文本生成,char-rnn 案例分析
2. NerualTalk2 案例分析
3. 基于词嵌入word embedding的应用

第九节:其他深度网络结构
1. 生成式对抗网络 (Generative Adversarial Networks)
2. 变分自编码器(Variational AutoEncoder)
3. Deep Q Network

第十节:其他深度学习框架
1. Tensor Flow入门教程
2. torch/MxNet 简介


课程大纲讨论、反馈地址:http://ask.julyedu.com/question/6861

新生优惠

2016/6/19更新:10次直播课已上完,目前报名看视频无条件5折499,优惠理由写:“目前报名看视频无条件5折499”


老生优惠

  • 机器学习班、算法班、或求职班老学员报名深度学习班(比如报过12月机器学习班或4月机器学习班)7折700 目前399
  • 算法班兼机器学习班、或求职班兼机器学习班、或求职班兼算法班重老学员 6折600 目前299
  • 求职班兼算法班兼机器学习班 三/四/五重老学员(比如报过11月算法基础班和12月机器学习班和3月面试求职班总共三个班) 5折500 目前199


常见Q&A

  1. 关于组团。3人组团的可以分别报名转账,但这3人每人各自报名转账时,但要注明一起团购的另外两个人的真实姓名,且3人尽量同一天内转。
  2. 关于视频。课后提供上课视频供课后反复在线观看,PPT 在上课前1-3天公布。
  3. 关于应用。本次深度学习课程聚焦deep learning在图像视觉、NLP中的应用,课程强劲、干货十足,详见课程大纲。
  4. 关于发票。报名转账后加上课QQ群,如需要发票(发票内容:技术服务、技术咨询、计算机技术培训 三者挑一),联系上课Q群管理员@na仔。
  5. 关于分期。如果学生一月生活费确实紧张(注意两个前提:学生、确实),可加课程咨询Q群:151888952 单独找管理员@na仔申请分两期付款。

课程预习视频&资料

  算法公开课

  机器学习中的数学
  半小时torch教程
  机器学习公开课 (含:CNN公开课 )
  《Neural Networks and Deep Learning》
  caffe的编译和安装

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