【视频课】深度学习入门必修,子欲学算法,必先搞数据!
前言
歡迎大家關注有三AI的視頻課程系列,我們的視頻課程系列共分為5層境界,內(nèi)容和學習路線圖如下:
第1層:掌握學習算法必要的預備知識,包括Python編程,深度學習基礎,數(shù)據(jù)使用,框架使用。
第2層:掌握CV算法最底層的能力,包括模型設計基礎,圖像分類。
第3層:掌握CV算法最核心的方向,包括圖像分割,目標檢測,圖像生成,目標跟蹤。
第4層:掌握CV算法最核心的應用,包括人臉圖像,圖像質(zhì)量,視頻分析,圖像編輯。
第5層:掌握算法落地的關鍵技術,包括模型優(yōu)化,模型部署。
其中部分課程的主體內(nèi)容已經(jīng)更新完畢,比如數(shù)據(jù)使用/圖像分類/目標檢測;部分課程正在重制更新中;比如模型優(yōu)化/模型部署,部分課程正在計劃上線中,比如圖像編輯/視頻分析,請大家及時關注!
本次給大家介紹的課程內(nèi)容是《深度學習之數(shù)據(jù)使用》,目標是幫助大家掌握好深度學習中數(shù)據(jù)使用。
為什么要學習這門課
數(shù)據(jù)是深度學習系統(tǒng)的輸入,對深度學習算法的落地起著至關重要的作用!如果沒有超越百萬級圖片數(shù)量的ImageNet數(shù)據(jù)集的整理提出,深度學習計算機視覺算法的落地進程肯定會被推遲!
隨著各類基礎CV算法的成熟,決定模型能否上線的關鍵,很大程度上取決于數(shù)據(jù)的質(zhì)量以及數(shù)據(jù)是否被正確地使用!你和大廠差的往往并不是算法的先進性,而是數(shù)據(jù)的多少!然而這一點很容易被忽視,尤其是被缺少工業(yè)界實戰(zhàn)經(jīng)驗的學習者忽視。
最近百度在港交所二次上市,參與敲鑼的除了高管,還有百度在山西數(shù)據(jù)標注基地的數(shù)據(jù)標注人員,可見數(shù)據(jù)標注對于人工智能發(fā)展的重要性!
以前做算法的同事曾經(jīng)一起開玩笑,數(shù)據(jù)標注公司肯定先于算法公司上市,現(xiàn)在看來,這未必是個笑話!數(shù)據(jù)的采集、標注、分析等領域已經(jīng)誕生了很多企業(yè),也成為了大廠的技術壁壘。
子欲學算法,必先搞數(shù)據(jù)!這就是我們這一門課期望幫大家搞定的問題!下面請聽課程的詳細介紹!
課程內(nèi)容介紹
本課程內(nèi)容包括數(shù)據(jù)的獲取,數(shù)據(jù)的整理,數(shù)據(jù)的標注,數(shù)據(jù)增強,數(shù)據(jù)的分析等領域,覆蓋了深度學習中數(shù)據(jù)使用的各個方向,大綱如下:
課程大綱
目前已經(jīng)上線數(shù)據(jù)的獲取,數(shù)據(jù)的整理,數(shù)據(jù)的標注,數(shù)據(jù)增強共4大部分內(nèi)容,共計3小時左右,簡介如下:
(1)?數(shù)據(jù)獲取。包括數(shù)據(jù)獲取的常用方法簡介,經(jīng)典好用的各種規(guī)模爬蟲工具介紹,本小節(jié)內(nèi)容可以免費收聽。
(2)?數(shù)據(jù)整理。包括如何對數(shù)據(jù)進行檢查與歸一化,數(shù)據(jù)去重算法,數(shù)據(jù)集的劃分策略,同時提供配套的開源代碼下載。
(3)?數(shù)據(jù)標注。包括數(shù)據(jù)標注行業(yè)的概述,CV領域中的數(shù)據(jù)標注工具,前沿的自動數(shù)據(jù)標注算法介紹。
(4)?數(shù)據(jù)增強方法和實踐。其中數(shù)據(jù)增強方法包括基本的方法和自動增強的方法,基于生成模型的方法。數(shù)據(jù)增強實踐包括Pytorch框架數(shù)據(jù)增強接口介紹,Pytorch數(shù)據(jù)增強實踐案例;imgaug庫的介紹與API詳解,分類分割檢測等視覺任務中的使用,以及基于imgaug的圖像超分辨數(shù)據(jù)增強實踐。
本課程講師為言有三,講師簡介如下:
課程講師
龍鵬,筆名言有三,技術社區(qū)《有三AI》創(chuàng)始人。先后就讀于華中科技大學(2008-2012),中國科學院半導體研究所神經(jīng)網(wǎng)絡實驗室(2012-2015),先后就職于奇虎360人工智能研究院(2015.7-2017.5),陌陌科技深度學習實驗室(2017.5-2019.3),深度學習算法專家,阿里云MVP,華為云MVP。
擁有超過7年的計算機視覺從業(yè)經(jīng)驗,擁有豐富的傳統(tǒng)圖像算法和深度學習計算機視覺項目經(jīng)驗,著有書籍《深度學習之圖像識別:核心技術與案例實戰(zhàn)》(機械工業(yè)出版社2019.4),《深度學習之模型設計:核心算法與案例實踐》(電子工業(yè)出版社2020.6),《深度學習之人臉圖像處理:核心算法與案例實戰(zhàn)》(機械工業(yè)出版社2020.7),《深度學習之攝影圖像處理:核心算法與案例精粹》(人民郵電出版社2021.4),擁有10余項發(fā)明技術專利與學術論文。
擅長領域:Caffe,Tensorflow,Pytorch等主流深度學習平臺。神經(jīng)網(wǎng)絡與深度學習理論,深度學習模型設計與優(yōu)化,計算機視覺的基礎領域,AI美學,2D與3D人臉算法,生成對抗網(wǎng)絡GAN等領域。
本課程特色與適合人群
本課程有以下特色:
(1) 非常注重工業(yè)算法落地。本課程所講述的數(shù)據(jù)獲取,整理,數(shù)據(jù)增強標注等內(nèi)容,全部都是日常項目實戰(zhàn)中的技術點,也是來自于講師多年工業(yè)界的實踐經(jīng)驗,是屬于非常接地氣的內(nèi)容。
(2) 實踐案例豐富。課程每一部分都包含了若干實踐,共計超過10個案例實踐(如下圖),并配套有開源代碼,步步實踐,所聽即所得。
(3) 唯一性。本課程內(nèi)容相對于算法,雖然技術難度上并不高,但是需要充足的實踐經(jīng)驗積累,因此在市面上沒有類似的課程。
案例示意圖
本課程適合人群:
(1)?所有學習人工智能/深度學習算法,并有志于從事該領域的人員。
(2) 掌握了Python,深度學習基礎概念等預備知識的技術人員。
費用以及報名方式
訂閱本課程的方法有兩個:
其一:參加有三AI任意的CV季劃,可以獲得完整的課,介紹如下:
有三AI計算機視覺學習季劃
有三AI季劃是我們推出的終身計算機視覺培養(yǎng)計劃,有三作為主要導師直接帶領,囊括答疑,微信群交流,線下活動,多本自寫的書籍,圖文課件與代碼,直播與直播,知識星球社區(qū),內(nèi)容組與研發(fā)組權限,了解詳細請閱讀以下文章:
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其二:單獨訂閱本視頻專欄,本專欄定價為99,隨著后續(xù)內(nèi)容增加可能會進行價格調(diào)整,感興趣的請?zhí)崆坝嗛?#xff0c;鏈接如下:
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總結
以上是生活随笔為你收集整理的【视频课】深度学习入门必修,子欲学算法,必先搞数据!的全部內(nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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