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深度學(xué)習(xí)的發(fā)展前景與深度學(xué)習(xí)的培訓(xùn)

算法與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) ? 2017-12-22 13:56 ? 次閱讀
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深度學(xué)習(xí)已經(jīng)被廣泛應(yīng)用在計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理等人工智能領(lǐng)域中,極大推動(dòng)了人工智能的發(fā)展。當(dāng)下,無論學(xué)術(shù)界還是企業(yè)界,都在發(fā)力深度學(xué)習(xí)的研究和應(yīng)用;谷歌大腦、百度的IDL、騰訊的AI lab等都在布局人工智能,花重金招兵買馬。

據(jù)領(lǐng)英近日發(fā)布的《全球AI領(lǐng)域人才報(bào)告》顯示,截至2017年一季度,基于領(lǐng)英平臺(tái)的全球AI(人工智能)領(lǐng)域技術(shù)人才數(shù)量超過190萬,僅國內(nèi)人工智能人才缺口達(dá)到500多萬。從下圖中美人工智能產(chǎn)業(yè)分布圖中,我們可以看到以計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理技術(shù)為核心的企業(yè)居多,而當(dāng)下,計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理、語音識(shí)別等技術(shù)大都采用深度學(xué)習(xí)框架,進(jìn)一步導(dǎo)致深度學(xué)習(xí)算法工程師供遠(yuǎn)小于求的局面。

深度學(xué)習(xí)的發(fā)展前景與深度學(xué)習(xí)的培訓(xùn)

圖一中美人工智能產(chǎn)業(yè)分布圖

在各大招聘網(wǎng)站上,深度學(xué)習(xí)算法工程師、以深度學(xué)習(xí)為核心的計(jì)算機(jī)視覺算法工程師、自然語言處理算法工程師等崗位信息每天都有大量更新,年薪平均為35萬,即使沒有工作經(jīng)驗(yàn)的本科生或者碩士生,也能拿到年薪27萬+。

深度學(xué)習(xí)的發(fā)展前景與深度學(xué)習(xí)的培訓(xùn)

圖二 深度學(xué)習(xí)工程師招聘信息

“怎么樣才能快速地入門深度學(xué)習(xí),并上手項(xiàng)目實(shí)踐”,這是困擾人工智能入門者的普遍性問題。大多數(shù)希望了解深度學(xué)習(xí)的伙伴,因?yàn)榭菰锏臄?shù)學(xué)推導(dǎo)、繁瑣的庫配置和安裝,而停止了繼續(xù)學(xué)習(xí)的腳步。通過多次課程培訓(xùn),我們發(fā)現(xiàn),讓學(xué)員盡早地在自己電腦上運(yùn)行深度學(xué)習(xí)的項(xiàng)目實(shí)踐代碼,不僅可以加快學(xué)習(xí)效率,并且可以增強(qiáng)學(xué)員的自信心,這份自信源于,深度學(xué)習(xí)的項(xiàng)目實(shí)踐效果讓學(xué)員感到神奇與渴望。比如,用電腦跑這個(gè)項(xiàng)目代碼:用深度學(xué)習(xí)模型學(xué)習(xí)世界畫家的畫風(fēng),畫出世界名畫,既可以增加學(xué)員的興趣,又能提高學(xué)習(xí)的熱情,實(shí)踐效果如下圖所示。

圖三 深度學(xué)習(xí)模型學(xué)習(xí)世界大師畫風(fēng)

近期,我們聯(lián)合中科院自動(dòng)化所一線青年學(xué)者正式推出《深度學(xué)習(xí):從理論到實(shí)踐》(寒假版)在線直播課程。講師團(tuán)隊(duì)均為中國科學(xué)院自動(dòng)化所博士畢業(yè)生,人工智能一線青年骨干;熟悉知識(shí)難點(diǎn)和學(xué)員困惑,幾乎手把手教你入門深度學(xué)習(xí),讓深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目實(shí)踐代碼在電腦上跑起來。課程授課時(shí)間均安排在寒假期間,便于學(xué)習(xí)討論。

課程特色

1.中科院自動(dòng)化所一線青年學(xué)者主講;

2.提供一對(duì)一的人工智能入門咨詢服務(wù);

3.課上直播答疑,課下微信群答疑;

4.理論與實(shí)踐相結(jié)合,注重項(xiàng)目實(shí)踐;

5.PPT和源代碼均對(duì)學(xué)員開放;

6.往期課程學(xué)員均報(bào)滿300人,來自14個(gè)國家。

深度學(xué)習(xí)課程內(nèi)容

1.數(shù)學(xué)基礎(chǔ)(PPT資料)

1.1 貝葉斯決策理論、參數(shù)與非參數(shù)估計(jì)

1.2 回歸與分類、梯度下降優(yōu)化

1.3 信息熵

2.深度學(xué)習(xí)理論(6學(xué)時(shí))

2.1 前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(概述、單層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))

2.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(基本概念、發(fā)展歷程、網(wǎng)絡(luò)特點(diǎn)、網(wǎng)絡(luò)設(shè)置、網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練以及相關(guān)應(yīng)用)

2.3 反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Hopfield網(wǎng)絡(luò)、玻爾茲曼機(jī)、受限玻爾茲曼機(jī))

3.深度網(wǎng)絡(luò)常見模型與Keras實(shí)戰(zhàn)(8學(xué)時(shí))

3.1 Keras與殘差網(wǎng)絡(luò)

3.1.1 從LSTM到Highway網(wǎng)絡(luò)

3.1.2從Highway網(wǎng)絡(luò)到殘差網(wǎng)絡(luò)

3.1.3基于Highway網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用

3.2 自動(dòng)編碼機(jī)AE及生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)GAN

3.2.1AE的起源與變種

3.2.2生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)GAN

3.2.3基于GAN網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用

3.3 基于Keras的行為識(shí)別實(shí)踐

3.3.1行為識(shí)別問題簡介

3.3.2基于深度學(xué)習(xí)的行為識(shí)別常用模型介紹

3.3.3基于Keras的行為識(shí)別實(shí)踐

3.4 基于Keras的場景分割

3.4.1 場景分割問題簡介

3.4.2 基于深度學(xué)習(xí)的場景分割常用模型介紹

3.4.3 基于Keras的場景分割實(shí)踐

4.深度學(xué)習(xí)框架(4學(xué)時(shí))

4.1 Caffe入門(簡介、安裝和配置、優(yōu)點(diǎn)與局限性分析、深入Caffe源碼、Caffe調(diào)試)

4.2 Caffe提高(基于Caffe的MINST手寫識(shí)別、Caffe的Python接口、Caffe修改與添加Layer、網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練技巧)

5.網(wǎng)絡(luò)壓縮與移動(dòng)端網(wǎng)絡(luò)(2學(xué)時(shí))

5.1 深度學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)壓縮介紹及其意義

5.2 常見的網(wǎng)絡(luò)壓縮方法介紹

5.3 手機(jī)等移動(dòng)端網(wǎng)絡(luò)介紹(mobilenet,shufflenet等)

講師團(tuán)隊(duì)

汪老師,中科院自動(dòng)化所一線科研學(xué)者,副研究員,團(tuán)隊(duì)在領(lǐng)域頂級(jí)會(huì)議期刊ICCV、TNNLS、TIP等發(fā)表論文20多篇;參加全國視頻圖像分析技術(shù)挑戰(zhàn)賽,獲得目標(biāo)檢測識(shí)別第二名,熟練掌握并應(yīng)用深度學(xué)習(xí)Keras框架和Caffe框架。

宮老師,某知名外企研究院算法工程師,中國科學(xué)院自動(dòng)化研究所博士,在計(jì)算機(jī)視覺與人工智能領(lǐng)域具有近六年的研究經(jīng)歷。攻讀博士學(xué)位期間主要研究方向是模式識(shí)別與圖像處理,曾在模式識(shí)別領(lǐng)域內(nèi)頂級(jí)國際期刊發(fā)表論文,參加某知名互聯(lián)網(wǎng)公司舉辦的圖像分割競賽,獲得第四名的成績。目前主要負(fù)責(zé)計(jì)算機(jī)視覺與人工智能方面的算法研發(fā)工作。

課程費(fèi)用及時(shí)間

1.前100名報(bào)名者,報(bào)名價(jià)格為399元;100名以后,恢復(fù)到課程原價(jià)499元。

2.此次課程限報(bào)350人,報(bào)滿為止。

3.課程直播時(shí)間:1月27日~3月10日,6周周末(周六、周日),每晚7點(diǎn)-9點(diǎn);春節(jié)期間停課1周。

往期評(píng)價(jià)

深度學(xué)習(xí)的發(fā)展前景與深度學(xué)習(xí)的培訓(xùn)


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原文標(biāo)題:盡早跑通深度學(xué)習(xí)的實(shí)踐代碼,是入門深度學(xué)習(xí)的最快途徑

文章出處:【微信號(hào):TheAlgorithm,微信公眾號(hào):算法與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處。

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