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深度学习班 第三期 [同品类最牛,且提供GPU]

  • 开班时间:7.1,周六日下午5-7点,已上的前7次课看视频
  • 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717周年庆之间秒杀价499
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深度学习第三期目前499限时秒杀中,且内容质量早超上一期,加微信客服:julyedukefu,多赠送1个月的GPU。

最适合入门和掌握DL的王牌课程,精讲CNN、RNN、LSTM和GAN,提供国内首创的GPU云实验平台,更新增常见DL面试考点精讲


背景

去年至今,人工智能正在席卷全球,引发第4次工业革命。从去年3月AlphaGo大胜李世石到今年5月再胜世界排名第一的柯洁,从Google、百度的无人驾驶到特斯拉自主生产无人驾驶汽车,从今年3月人工智能首次写进政府工作报告到如今各地政府牵头成立人工智能产业园,从国外Facebook、Google等巨头纷纷设立AI研究院到国内BAT陆续把AI作为公司最大战略,人工智能可谓站在了时代最前沿、浪潮最顶端。

而深度学习作为人工智能的核心技术,要想彻底掌握AI,不被时代淘汰,深度学习是必须要掌握的一门技术。为帮助广大同学更好的入门和学习DL,七月在线去年已开两期DL课程,本第三期课程将在前两期基础上强力升级,且特邀BAT等一线名师专门直播答疑(网上视频很多,但如果没人帮你解决问题、答疑辅导,看再多视频也是迷迷糊糊、不成体系),更新增GAN和迁移学习等最前沿的知识。


怎么上课

上课时间:7.1日开课,每周六周日下午5-7点直播上课(除了第1课周六上午10-12点上课之外)。
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、Python机器学习基础。


四大特色 秒杀同品类课程

特色一 解决七大问题 新增GAN等最前沿知识

通过本课程,你将得到以下七大收获:

1 彻底入门深度学习,真正掌握CNN、RNN、LSTM、GAN、Deep Q-learning等主要模型的原理及其应用
掌握物体检测与目标识别,从而获得无人驾驶的关键技术之一,最终通向无人驾驶
3 提供GPU云实验平台(提前配置好caffe、tensorflow、Keras、pytorch等主流DL框架以及相关数据),无需为硬件门槛烦恼
4 BAT一线名师直播答疑解决问题 ,助教全方位辅导,更有诸多牛人师兄共同讨论,在互帮互助中学会自己动手搭建神经网络,完成实际任务
5 紧跟最新知识,GAN图像生成、迁移学习、Deep Q-learning强化学习玩游戏一应俱全
6 新增深度学习面试常见考点/模型精讲,面试侧重点与常见面试题早知道
7 实际场景、实际问题、实际解决方案、实际能力提升,七月在线全程保驾护航助力升职加薪

是的,在上一期基础上,除了固有的深度学习核心技术:人工神经网络、CNN、RNN、LSTM及其应用之外,本第三期新增迁移学习和GAN等最前沿技术(GAN,生成对抗网络,近期DL领域里最火热的一个技术)。


特色二 国内首个GPU云实验平台 本期配置更牛

想必很多人都已经知道,去年11月,七月在线首次提供GPU试验平台,本第三期不但赠送一个月的GPU使用权,且提供的配置更牛(底层是数块M40),就是要真枪实战、就是要动手试验。

因为做过深度学习实验的同学可能都知道,做DL一般都要涉及到比较大量的计算,所以一般需要上GPU,而如果没有GPU只是单纯的用CPU跑则需要耗费大量时间,比如搭建好tensorflow后,用GPU跑一个学梵高作画只需要几分钟,而用CPU跑则得好几个小时,配置低的可能得大半天甚至一整天。GPU计算是快,但目前市面上一块GPU是比较贵的,比如单买一块GTX 1070便得3000多,而更高性能的云服务器则更不用说了,像下图这种2块M40一个月就得9000元(是的,9000仅仅只是一台一个月):


正因为贵,一般同学都舍不得买一块像样的GPU,也正因为贵,一般教育机构更不敢轻易提供GPU(想想几百人同时并发用时的资源之紧张、压力之大)。然正如练枪必须上真枪,游泳必须下水,玩数据就必须有真实实验环境,不然深度学习永远入不了门。故七月在线特意提供本GPU云实验平台,且增强了底层配置。


特色三 论文面试工作三不误
一者,如上面所说,新增GAN等最前沿的知识精讲,以辅助快要毕业发论文的同学,二者,新增深度学习常见面试考点和模型的精讲,助力面试,三者,更有BAT等一线互联网公司的工作机会推荐。从而,无论是毕业求职找工作,还是入门深度学习掌握AI最核心技术,或是升职加薪赢取白富美,本课程都能助君一臂之力。


特色四 顶级讲师 当仁不让

管博士加州大学洛杉矶分校(UCLA)数学博士,中科大数学学士,五年数学课讲课经验,目前在华尔街一家金融公司做数据处理等工作。

老师,著名电商搜索广告负责人,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,备受数千名学员好评。

加号,曾师从Google DeepMind的领军人物Prof. Nando de Freitas,主攻Deep Learning,牛津大学计算机系毕业。UiiTech创始人,原TypeScore首席数据科学家。现就职于伦敦某投资银行的金融创新实验室(Innovation Lab),专注金融行业的AI构架与大数据产品研发。


往期学员评价




本期学员评价

第一课 昨天下午,深度学习第三期开班。创业不易、做教育更不易,尤其还是AI教育。然不管如何,凭良心、凭责任、凭使命感,就是要帮助更多人,就是帮千万人



第二~四次课,通俗易懂,且直接唤起同学们学习深度学习的激情,不再愁苦无味



第五~八次课,不只是掌握知识、提高面试通过率,更是与一批志同道合的朋友共同前行


第一周 夯实DL必备基础
第1课 夯实深度学习数据基础(管)
1. 必要的微积分、概率统计基础
2. 必要的矩阵、凸优化基础
3. 实战:numpy与高效计算
第2课 DNN与混合网络:google Wide&Deep(寒)
1. 多分类softmax与交叉熵损失
2. 人工神经网络与BP+SGD优化
3. 实战:数据非线性切分+google wide&deep 模型实现分类

第二周 从CNN入手,掌握主流DL框架
第3课 CNN:从AlexNet到ResNet(寒)
1. 卷积神经网络层级结构详解,可视化理解
2. 典型卷积神经网络结构(AlexNet,VGG,GoogLeNet,ResNet)讲解
3. 实战:搭建CNN完成图像分类示例
第4课 NN框架:caffe, tensorflow与pytorch(寒)
1. Caffe的便捷图像应用
2. TensorFlow与搭积木一样方便的Keras
3. facebook的新秀pytorch
4. 实战:用几大框架完成DNN与CNN网络搭建与分类

第三周 CNN延伸:物体检测与图像生成
第5课 图像物体检测与风格变化(加)
1. 物体检测方法(Rcnn,Fast-rcnn,Faster-rcnn,R-FCN)
2. 秒变文艺:neural style将照片转换成大师佳作
3. 实战:R-FCN实验代码讲解,neural-style与fast neural-style代码讲解
第6课 造出你要的视界:生成对抗网络GAN(寒)
1. 无监督学习与图像生成
2. 生成对抗网络与原理
3. 实战:DCGAN图像生成

第四周 掌握自然语言处理中的神经网络
第7课 RNN/LSTM/Grid LSTM(寒)
1. 序列数据与循环神经网络
2. RNN/LSTM/Grid LSTM
3. 实战:RNN文本分类
第8课 RNN条件生成与attention(寒)
1. RNN条件生成与attention
2. “看图说话”原理
3. google神经网络翻译系统

第五周 迁移学习与增强学习
第9课 深度学习中的迁移学习(寒)
1. 迁移学习的不同任务
2. Fine-tune,保守训练,层转移,多任务学习
3. 领域对抗训练
第10课 增强学习与Deep Q Network(寒)
1. 马尔科夫决策过程
2. 价值函数与策略评价、学习
3. Deep Q network
4. 实战:用Tensorflow搭建Deep Q learning玩Flappy bird