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Fast AI | 从零开始精通深度学习

2017年10月28日 0:00 ~ 2017年11月19日 0:00
限额400人
机器之心机器之心
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    深度学习工程师起薪30万,据LinkedIn一季度估计市场存在500万人才缺口。在全球最大招聘职位搜索引擎 Indeed上,深度学习工程师已成为最热门职位,被各大公司争先聘用。


    本系列课程由fastai中文社区与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。



    授课团队


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    Chris: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。


    屏幕快照 2017-10-24 下午6.02.51.png

    Max: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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    杨杰:深度学习工程师,机械工程师,MBA,曾在金融、艺术等领域创业,现为fastai中文社区创始人。


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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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    钟婧: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:深度学习工程师,fastai全职教师,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。



    开课时间&背景要求



    开课时间:2017年10月—2017年11月


    课程安排:全部课程现场实操10小时


    • 10月28日—10月29日:深度学习的数据探索与准备

    • 11月04日—11月05日:卷积神经网络Keras实战

    • 11月11日—11月12日:TensorFlow快速上手

    • 11月18日—11月19日:Pytorch快速上手


    上课地址:中关村南四街四号中科院软件园区2号楼


    背景要求:


    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。



    课程介绍



    【10.28-29】深度学习的数据探索与准备

     第1课:NumPy

    介绍数组、轴、向量操作、多维数组、如何沿着某个轴应用一个函数;现实世界一些有趣的例子,比如:金融回报计算(Python带循环的方式和NumPy不带循环的方式对比表明NumPy是多么的简单等)。


     第2课:Pandas 

    介绍Pandas对象、数据索引和选择、Pandas的数据操作、处理缺失数据、合并数据集:Concat和扩展、聚类和分组、时间序列处理、金融应用示例等。 


    ☑ 第3课:Matplotlib 

    包括基本作图类型:线图、条形图、散点图、做图图像、人生游戏示例,金融的随机漫步模拟、Iris数据集可视化等。

     第4课:缺失值处理与异常值检测

    包括删除方法、简单的插补方法、基于模式的方法,了解你的数据,实操案例包括处理缺失数据点,并观察它怎样影响模型性能。异常值检测包括极值分析、接近法、投影法等。

     第5课:数据探索的综合案例

    包括建模概述、数据导论、基本的数据清洗、更多的数据探索、特征工程等。

    【11.04-05】卷积神经网络Keras实战

     第1课:卷积神经网络基础

    介绍感知器、全连接人工神经网络、损失函数、权重乘以输入的矩阵乘法、卷积、框架概述例如AlexNet、训练CIFAR或MNIST数据集、在给定框架下计算参数个数等。

     第2课:Keras基础

    介绍模型、层、池化、损失函数、最优化、激活层、Keras技巧包括BatchNormalization、Dropout、正则化等、模型可视化等、用Keras分类CIFAR数据集示例等。  


    ☑ 第3课:迁移学习Keras实战 

    包括使用预训练模型、添加和删除层、可训练层、调试模型、VGG 16用于CIFAR等。

     第4课:深度学习工具箱

    包括数据处理、数据准备、构造模型、拟合模型、测试模型。需要用到本课程所学到的所有技巧。数据包括Kaggle渔业、kaggle分心驾驶、MNIST、CIFAR等。

     第5课:理解卷积神经网络:Keras中的DeepDream

    包括用Keras可视化卷积层、DeepDream的Keras实战、构造你自己的DeepDream系统等。

    【11.11-12】TensorFlow快速上手

     第1课:TensorFlow基础

    介绍用TensorFlow的一个简单线性模型、解释TensorFlow的主要概念包括计算图、变量、常数、最优化、会话对象及使用、保存和加载模型等。

     第2课:卷积神经网络TensorFlow实战 

    介绍卷积神经网络的理论综述、构造模型等。 

    ☑ 第3课:TensorBoard和调试 

    包括TensorBoard和调试,全程实例演示。

     第4课:循环神经网络TensorFlow实战

    包括循环神经网络的理论基础、以及循环神经网络用于全球污染预测。

     第5课:LSTM和自然语言处理TensorFlow实战

    包括LSTM和自然语言处理的理论概述、以及TensorFlow的文本预测、采用中文数据库等。

     第6课:部署TensorFlow模型

    包括用TensorFlow Serving部署模型、分布式TensorFlow等。

    【11.18-19】Pytorch快速上手

     第1课:Pytorch基础 

    介绍Pytorch概述、张量表示、梯度下降、反向传播、线性回归、logistic回归等。


     第2课:Pytorch搭建简单的神经网络 

    以一个简单的神经网络为示例用Pytorch搭建,介绍Pytorch搭建神经网络的基本流程、以及优势及特点等。 

    ☑ 第3课:卷积神经网络Pytorch实战 

    包括构建卷积神经网络,如果使用GPU、学习率衰减、卷积神经网络的简单介绍和实例等。

     第4课:循环神经网络Pytorch实战

    包括循环神经网络和LTSM简单介绍、LSTM在自然语言理解的应用、LSTM在AUTOML方面的应用等等。

     第5课:生成对抗网络Pytorch实战

    包括构建生成对抗网络,如果使用GPU、学习率衰减、生成对抗网络的简单介绍和实例等。




    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。



    课程价格限时优惠



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    10月28-10月29日  深度学习的数据探索与准备

    限时优惠:¥899 

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    11月04-11月05日   卷积神经网络Keras实战

    限时优惠:¥899 

    WechatIMG58.jpeg

    11月11-11月12日   TensorFlow快速上手

    限时优惠:¥1299

    深度学习.jpg

    11月18-11月19日   Pytorch快速上手

    限时优惠:¥1599 



    课程详细咨询请联系:杨老师(微信ID:zzyconsult)


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    • thetago 1天前

      非常不错,有很多实操内容

      0
    • thetago 10天前

      课程很好,老师讲得很详细,也有很多实操内容

      0

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