人工智能·深度学习核心技术研讨班——北大博士生主讲,北大博导

2018年3月9日 8:30 ~ 2018年3月12日 17:30
限额50人
物联网咖啡
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    一、基本信息

    时间:2018年 3月9日—3月12日

    (时间安排:第1天报到,授课3天)

    地点(暂定):广东省深圳市银河风云大厦物联网咖啡

    人数:35人(限额)


    二、培训老师

           陈天健高级工程师,袁誉乐博士、程如中博士、孙佳睿博士,向函博士、胡学峰博士


    三、老师介绍

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    陈天健,北京大学(云计算关键技术与应用重点实验室)移动视频网络技术中心高级工程师,研究方向:视频分析、视频压缩与传输、车辆抓拍和车牌识别算法、三维带点作业空间警示系统、计算机网络、嵌入式系统。


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    袁誉乐,北京大学博士,研究方向:深度学习与算法,低维图像处理算法,视频分析,智能交通分析。


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    程如中,北京大学博士,研究方向:机器学习,图像分析与检测,行人检测技术,智能辅助驾驶系统。


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    孙佳睿博士,研究方向:人脸识别,人脸检测,图像压缩,属性分析集成服务产品,基于Wavenet的语音合成服务,基于Sparse Coding的图像压缩算法。


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    向函博士,研究方向:人工智能与模式识别,图像分割,深度学习在智能交通中的应用。


    胡学峰博士.jpg

    胡学峰博士,研究方向:机器学习,机器视觉,视频分析,嵌入式系统,智能停车系统。


    四、活动背景

    深度学习是人工智能的换代技术,是近几十年来人工智能领域里取得的最显著的进展、也是最重大的突破。以AlphaGo为代表的AI深度学习技术在机器视觉、医学诊断和治疗方案、法律辩论等领域,均显示出巨大的威力,也必将在各行各业中发挥着远远超过人的智能与能力。预计在未来10-15年内,50%以上的目前由人从事的工作将被人工智能所取代,因此,新一代的人工智能即将成为超过互联网的又一次的产业革命,其影响要远远超过互联网对人类的影响,并且已经被定位为国家最重要的新型技术产业战略。博士生是科研一线最活跃的有生力量,他们既承担了最前沿的学术研究,又负责各领军企业委托的项目开发,对深度学习核心技术有十分透彻的理解,对于深度学习的实际操作娴熟自如,因此,由博士生主讲的核心技术必将是想了解、想入门这一行业的青年工程师、教师、学生十分理想的选择,研讨班还将邀请行业最牛专家教授参加讲授深度学习的国内外最新动态。

     

    深度学习对计算机视觉、图像与视频分析、自然语言处理、语音识别、无人驾驶、多媒体检索等诸多领域具有颠覆性的应用与变革。在学术界,深度学习也是国际知名高校与研究机构的研究热点,包括斯坦福大学、MIT、卡内基梅隆大学、UCLA、多伦多大学、北京大学、清华大学等诸多世界著名高校,以及顶尖研究实验室。与此同时,在工业界,包括:微软、谷歌、Facebook、百度、阿里巴巴等知名公司也都投入巨资进行研究,国内的传统企业如美的、海尔等企业也都纷纷成立了深度学习研究院和实验室,人工智能的发展如火如荼。

     

    由于各个新兴的人工智能创业公司,如商汤、旷视、寒武纪等迅速发展,BAT及华为、京东等各大公司都成立了人工智能的研究部门,对人工智能人员的研究人员需求日益增加,人工智能工程师的薪资也暴涨到普通软硬件工程师的数倍,并且是高薪难求。腾讯、阿里、迅雷等各大型公司都在对现有的近千名工程师进行培训,让他们可以从事人工智能的相关研发工作;另一方面,人工智能在不久的将来也会渗透到各行业中,发挥出现阶段技术不可比拟的优势,带来生产效率的巨大提升,资深人工智能工程师年薪百万者比比皆是。

     

    为了帮助广大的从业人员快速了解并掌握人工智能的核心技术:深度学习,深圳市物联网咖啡、深圳市智能物联联盟、深圳市Macbee联盟等特邀北京大学(深圳)的人工智能方向的博士生举办“北大博士生主讲深度学习核心技术研讨班”。

     

    研讨班的授课博士生来自北大(深圳)最活跃的人工智能实验室,依托北京大学深厚的学术底蕴以及深圳超级活跃的产业创新环境,与国内知名大企业如:华为、百度等公司开展紧密的合作,完成了国内第一款疲劳驾驶监测仪、国内最早的先进辅助驾驶系统、以及全球销量最大的监控芯片内的智能引擎等。现有的研究成果包括:最先进的人脸识别与比对技术、车牌识别技术、以及道路语义分割、显著性检测、双目视觉与立体匹配等核心技术。因此,本研讨班的授课人员对于深度学习的技术、理论依据和产业均有非常深入的了解,能把握这一国际先进技术的脉搏,可以深入浅出地讲解深度学习的相关原理,以实际案例来介绍开发流程、开发环境的搭建等必要技术。本研讨班班还将邀请北大深圳的资深教授及资深工程师们参与讲授相关课程。


    五、培训目标

           本次培训课程紧密结合理论与实践,深入浅出,循序渐进。从机器学习的基础知识为起点,重点讲解深度学习的基本知识,核心技术,主要模型,实践技巧,并配以大量代码实践。同时也兼顾了深度学习的最新技术包括图像识别、图像分割、对抗性生成网络等。学员在学完本门课程后,可以了解深度学习的理论与方法、熟练掌握基本深度学习的基本训练与应用技巧,了解深度学习的应用场景,并具备实际动手能力。具备进入深度学习相关工作领域、以及在这一领域持续发展的能力。


    六、培训对象

    人工智能相关行业和领域的工程师、教学工作者;各相关的企事业单位技术骨干、科研院所研究人员和大专院校相关专业教学人员及在校学生等相关人员;人工智能、深度学习、计算机视觉广大爱好者。


    七、培训大纲

    一、 深度学习-基础和基本思想

    1. 人工智能与机器学习的基础讲解

    2. 人工神经网络、BP算法

    3. 深度学习的历史、发展趋势

    二、 深度学习-卷积神经网络


    1. CNN卷积神经网络

    2. 卷积层、池化层、全连接层、激活函数层、Softmax层

    3. CNN卷积神经网络改进

    4. LeNet手写字符识别

    三、 深度学习语言基础

    PYTHON语言的基本语法和使用

    四、 CAFFE高级技术

    1. 图像分类

    2. 图像分割

    五、 Tensorflow基础

    1. Tensorflow基础操作

    2. Tensorflow建立机器学习模型

    六、 Tensorflow高级技术

    1. Tensorflow神经网络

    2. 人脸识别

    七、 深度学习环境搭建

    1. 深度学习系统软硬件安装

    2. 深度学习框架搭建及使用

    八、 辅助课程

    1. 疑难解答、分组讨论

    2. 关键问题解析

    3. 学后交流


    八、授课方式

    1、重点理论解析;      2、典型案例讲解分析;        3、上机操作;


    九、 费用标准

    5000元 /人(含报名费、培训费、午餐费、资料费)其他费用自理,外地学员可安排住宿

    (报名之后请与工作人员联系,以避免信息对接不准确)


    十、咨询

    1、负责人员联系方式:谢旅根  18159826520

    注:请学员带两寸彩照1张(背面注明姓名)、身份证复印件和学历证明复印件各一张。


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