【AI学院】老司机手把手带学言有三的经典书籍《深度学习之图像识别》,需要的赶紧上车吧...
為什么以及怎么學計算機視覺?
作為一個普通的程序員,如果能轉型成為一個計算機視覺算法工程師,帶來的不僅是高薪,還有從勞動密集型工種轉化為智力密集型工種帶來的“階級躍遷”。因為相對于大量的堆積代碼的工作,算法工程師更考驗一個人對問題的分析能力、對數據的熟悉、以及從知識庫中找到可行的解決方案并落地的能力。
一個人學習太累,總希望可以有“老司機”來帶帶自己,相信大多數技術從業人員都有“帶別人”或者“被帶”的經歷。被“帶一下”可以快速的讓我們熟悉新領域的知識體系并少走很多彎路,尤其是在充斥著大量質量參差不齊的網絡教程的現在,找到一個靠譜的“大佬”來帶自己一下就尤其重要了。
同時,學習計算機視覺,不僅需要學習理論知識,而且更需要進行項目實戰。也許你是非科班的研究生,為實驗室沒有GPU 設備而煩惱、也許你是本科生,為學習而租借云服務器,耗費了大量的金錢并且走了大量的彎路。
自學路上無人答疑?學習路線不夠系統?沒有 GPU 跑代碼?這些煩惱我們通通幫你解決!!!
有三AI與AI開發平臺易學智能合作,推出《深度學習之圖像識別》帶學營,理論加實踐,帶你深入理解計算機視覺三大基礎任務:分類、分割、目標檢測等任務。通過GPU平臺訓練自己的代碼,真正做到現學現用!
有三AI生態簡介
有三AI聚焦于讓大家能夠系統性地完成AI各個領域所需的專業知識的學習,實現三人行必有AI,三人行必有我師的愿景。平臺當前已出版多本書籍,在微信公眾號平臺、知識星球、知乎等平臺輸出大量優質內容,具有豐富的生態內容,帶你一網打盡AI各個領域。
課程介紹
適合人群:
(1) 對人工智能/深度學習/計算機視覺感興趣的學生
(2) 學過理論知識,但是沒有實戰經驗的學員
(3) 秋招正在找工作,無項目經驗的同學
知識基礎要求
(1) 熟悉基本Python語法
(2) 基本數學知識
(3) 對深度學習有一定理論的認識
教學目標
通過理論與代碼實踐教學,使學員能夠
(1) 掌握深度學習基礎理論知識
(2) 熟悉并理解計算機視覺三大基礎任務(分類、分割、目標檢測)的理論知識并進行項目實戰。
(4) 通過在線 GPU 訓練深度學習代碼( Pytorch 等框架)
學習成果與目標
學習完本次圖像識別訓練營課程并掌握好的同學,不僅能夠鞏固深度學習的理論知識,也能通過實踐的方式完成計算機視覺的基本任務,完成屬于自己的項目,為踏進這個行業打好基礎。
教學模式(理論+實踐)
(1) 微信視頻直播:由講師進行理論教學,使用易學智能平臺進行代碼實踐(幫你解決沒有GPU的煩惱),幫助學員深刻理解計算機視覺的基礎任務。
(2) 助教在線答疑,包括課程內容,平臺使用等
(3) 教學視頻終身免費觀看
(4) 提供大量輔助教程學習,課后鞏固更放心
課程大綱
本訓練營基于有三AI出版的書籍《深度學習之圖像識別—核心技術與案例實戰》書籍
課程大綱
本次訓練營分成 2 期進行,可以結合自己的興趣選擇其中一期報名或者兩期均報名皆可。
_ | 時間 | 章節 |
No.1 | 09.19 周六上午 | 深度學習與神經網絡基礎 |
No.2 | 09.19 周六下午 | 深度學習優化基礎 |
No.3 | 09.20 周日上午 | 深度學習中的數據 |
No.4 | 09.20 周日下午 | 深度學習中的圖像分類 (項目實戰) |
第一期大綱
_ | 時間 | 章節 |
No.1 | 09.26 周六上午 | 目標檢測(理論+實戰) |
No.2 | 09.26 周六下午 | 圖像分割(理論+實戰) |
No.3 | 09.27 周日上午 | 模型壓縮 |
No.4 | 09.27 周日下午 | 統一答疑和實踐 |
第二期大綱
講師介紹
本次學習由有三AI官方統一準備學習資料,有三AI生態的兩位資深成員帶學。
講師1:TensorSense,上市公司CV算法工程師,研究深度學習、圖像分類、圖像分割等領域,熟悉PyTorch,著電子書《PyTorch 模型訓練實用教程》。
講師2:Victoria,國外知名大學在讀博士,CV算法方向。
費用以及報名方式
只報其中一期:398 RMB(包含教學、GPU使用費),贈送半價購買有三AI知識星球資格(原價298RMB)。
報名兩期:598RMB(包含教學、GPU使用費),贈送有三AI知識星球一年(原價298RMB)。
如果需要統一配置教材,另需教材費 50 RMB,并贈送有三AI學習撲克牌一套。
報名人滿 30人 即開課,掃描群下方二維碼聯系助手或者添加微信?Alice-girll
同時歡迎有在深度學習領域有沉淀積累的同學加入有三AI生態,讓更多人受益!
合作平臺
易學智能是穩定、專業的AI開發平臺,面向AI深度學習開發的需求,大量的針對性優化,預裝了大量深度學習框架,真正實現了開機即用。服務于兩百余家高校,覆蓋國內所有985、211高校;海外用戶占15%,覆蓋英、美、澳等40多個國家。
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總結
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