中科院fastai进阶理论系列深度学习课程

2018年1月6日 0:00 ~ 2018年2月28日 0:00
限额1000人
fastai深度学习社区

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单个课程满25人报名立即开课!报名资格一年内有效!北京、上海可上课!


百万级深度学习工程师亟待补缺!据Linkedin一季度估计我国至少500万AI人才缺口。在全球最大招聘职位搜索引擎 Indeed上,深度学习工程师职位已成为最热门,被各大公司争先聘用。

 

fastai深度学习系列课程由fastai深度学习社区中国科学院计算机网络信息中心联合开设,提供一个绝好的深度学习速成环境。课程独具特色地以将学生带到实际案例中,在亲身体验写代码做项目的过程中学习开发经验。在两天的课程中,与项目经验丰富的大咖交流,在导师精心的有针对性的指导下,即使零基础学员也能调出自己的模型,享受实战乐趣,为日后进一步向深度学习工程师发展打下坚实基础。

 

学员反馈

何**(中科院博士生):各位老师辛苦了!一个月的课程结束了,从理论到实践,从基础到前沿,讲授系统,深入浅出,收获很大,超出预期。谢谢你们!


李**(Java程序员):课程结构清晰,容易入门!


马**(中科院):各位老师把原本复杂的原理,深入迁出 结合代码实战,我们收获很多!


陈**(大三学生):大家辛苦了~~[爱心][爱心][爱心], 感到课程很有意思~以后有机会还会参与的!


往期精彩瞬间

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授课团队

Chris:fastai深度学习社区联合创始人,深度学习工程师,电气工程师,是一位具有超凡想象力的企业家,曾参与P2P贷款违约预测、广告墙检测算法、学生语言发音评分等项目,目前在开发全球污染预测、语音情绪映射、外汇价格预测等项目。

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Max:fastai深度学习社区联合创始人,深度学习工程师,无人驾驶工程师,对外经济贸易大学金融学博士,酷爱滑雪和登山运动的探险家,有丰富的教学经验,能说一口流利中文。

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王奇文:深度学习工程师,前端工程师,在百度工作期间,从事推荐算法、数据挖掘、分布式计算等;在阿里工作期间,从事用户模型、常驻点挖掘、聊天机器人等。

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杨杰:fastai深度学习社区联合创始人,深度学习工程师,机械工程师,MBA,曾在金融、艺术等领域创业。

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Doris:深度学习工程师,清华大学硕士研究生,精通Pytorch,在深度神经网络模型结构优化和压缩领域有深入的研究。

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石任梁:fastai深度学习社区CTO,深度学习工程师,无人驾驶创业方向,对当前最新的无人驾驶技术开发有相当丰富的实战经验。

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张正明:创新教练与引导者。校园VC投资合伙人,南开大学创业研究中心研究员。利用设计思维、服务设计与创新领导力帮助企业拥抱在AI新技术变革所带来的不确定性。

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开课时间 & 背景要求


本期开课时间:2018年

周六上午09:30-12:00  下午 14:00-18:00

周日上午09:30-12:00  下午 14:00-16:00


(以上课程现场实操10小时)

 

上课地点:中关村南四街四号中科院软件园区2号楼

 

如果你是没接触过深度学习的小白,每期两天的学习我们让你得到质的飞跃,和大牛谈论深度学习毫不畏惧。


如果你是有着理论基础的学生,我们带你从实操方面领略深度学习,逐步成为适应企业需求的深度学习人才。


如果你是想要转型的程序员,我们帮你跨过行业的鸿沟,掌握编写深度学习代码的方法,向着深度学习工程师进发。

 

基础代码+实战项目,每周10小时以上,最快上手深度学习!


课程介绍


深度学习基础

 

第1课:前馈神经网络

介绍单层感知机、多层感知机、梯度下降、delta法则、学习率、前向传播、反向传播、前馈网络、过拟合、欠拟合等。

 

第2课: 卷积神经网络

介绍人类视觉的神经元、特征选择、滤波、特征图、卷积层、最大池化、批归一化等。 

 

第3课:循环神经网络

介绍循环神经网络的构成、如何设计时间序列数据的预测模型、使用时间序列数据预测气候污染指数等。

 

第4课: 长短期记忆

介绍长短期记忆的构成、对比长短期记忆所带来的显著成效。

 

第5课:生成对抗网络

介绍生成对抗网络的构成、变体以及它的广泛应用场景。

 

深度学习前沿

 

第1课:胶囊网络

介绍胶囊是如何工作的、胶囊之间的动态路由等。

 

第2课:导师网络

介绍加速训练的导师网络、利用小网络学习大网络的知识,收敛快,利用统计的先验知识减少网络冗余等。 

 

第3课:模型压缩

介绍如何合理减少深度模型参数大小,提升深度模型训练速度。

 

第4课:残差网络

介绍了深度残差学习的构成、网络结构以及残差网络如何解决深度精准度的问题。

 

第5课:Wasserstein生成对抗网络

介绍了WGAN模型,显著改进了学习的稳定性,避免了模型崩塌,为调试和超参搜索提供了有用的学习曲线。

 

自然语言处理基础与应用

 

第1课:自然语言处理介绍

介绍自然语言处理是什么,自然语言处理可以做哪些神奇的事情、以及聊天机器人如何结合许多自然语言工具等。

 

第2课:词向量

介绍单词转向量、构造语句的向量表示、处理文本收缩和缩写、使用词干和词形来压缩标记词汇表过滤掉停用词等。 

 

第3课:问答系统

介绍QA系统的构成通常包含一个问题分类器模块,用于确定问题的类型和答案的类型。以及多主体的问题回答架构,元代理控制问答应答者之间的合作并选择最相关的答案,

 

第4课:机器翻译

介绍机器翻译的当前发展现状、对比了统计机器翻译与神经机器翻译的特点、并介绍了机器翻译的深度学习技术实现等。

 

第5课:语音处理

介绍语音信号来源、分类、以及语音处理的深度学习技术实现等。

  

Q&A

1.没有基础能不能学?

fastai的口号是让深度学习民主化,希望普通人都能够应用深度学习。我们的课程对零基础非常友好,直接进入环境是短期内迅速提升最有效的办法。


2.不用先学理论再进行实战吗?

我们学开车,最好的办法是上手练习,开多了就熟悉了,而不是先学习车的结构。深度学习也是一样,重在实战和应用。必须的理论,像是开车的规则,我们会在实战中讲解。


3.两天的时间能学的会吗?

我们往期的两天课程很多同学成功调出自己的模型,相信自己!


4.线上的课程和教材也很多,为什么要报这个课?

现存的教材偏重理论,新手难以消化。在实战中会有各种个性化的问题,线下的课程有接受老师面对面交流指导的机会。自己学习是很枯燥,难以坚持的,这里能和一帮志同道合的朋友有更深的接触,一起学习。

 

限时优惠价格

(报价)

 

01月06-07日    深度学习基础     1299元

01月13-14日    深度学习前沿     1599元

01月20-21日    自然语言处理基础及应用   1599元



主办单位

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