【AI学院】老司机手把手带学言有三的经典书籍《深度学习之图像识别》,需要的赶紧上车吧...
为什么以及怎么学计算机视觉?
作为一个普通的程序员,如果能转型成为一个计算机视觉算法工程师,带来的不仅是高薪,还有从劳动密集型工种转化为智力密集型工种带来的“阶级跃迁”。因为相对于大量的堆积代码的工作,算法工程师更考验一个人对问题的分析能力、对数据的熟悉、以及从知识库中找到可行的解决方案并落地的能力。
一个人学习太累,总希望可以有“老司机”来带带自己,相信大多数技术从业人员都有“带别人”或者“被带”的经历。被“带一下”可以快速的让我们熟悉新领域的知识体系并少走很多弯路,尤其是在充斥着大量质量参差不齐的网络教程的现在,找到一个靠谱的“大佬”来带自己一下就尤其重要了。
同时,学习计算机视觉,不仅需要学习理论知识,而且更需要进行项目实战。也许你是非科班的研究生,为实验室没有GPU 设备而烦恼、也许你是本科生,为学习而租借云服务器,耗费了大量的金钱并且走了大量的弯路。
自学路上无人答疑?学习路线不够系统?没有 GPU 跑代码?这些烦恼我们通通帮你解决!!!
有三AI与AI开发平台易学智能合作,推出《深度学习之图像识别》带学营,理论加实践,带你深入理解计算机视觉三大基础任务:分类、分割、目标检测等任务。通过GPU平台训练自己的代码,真正做到现学现用!
有三AI生态简介
有三AI聚焦于让大家能够系统性地完成AI各个领域所需的专业知识的学习,实现三人行必有AI,三人行必有我师的愿景。平台当前已出版多本书籍,在微信公众号平台、知识星球、知乎等平台输出大量优质内容,具有丰富的生态内容,带你一网打尽AI各个领域。
课程介绍
适合人群:
(1) 对人工智能/深度学习/计算机视觉感兴趣的学生
(2) 学过理论知识,但是没有实战经验的学员
(3) 秋招正在找工作,无项目经验的同学
知识基础要求
(1) 熟悉基本Python语法
(2) 基本数学知识
(3) 对深度学习有一定理论的认识
教学目标
通过理论与代码实践教学,使学员能够
(1) 掌握深度学习基础理论知识
(2) 熟悉并理解计算机视觉三大基础任务(分类、分割、目标检测)的理论知识并进行项目实战。
(4) 通过在线 GPU 训练深度学习代码( Pytorch 等框架)
学习成果与目标
学习完本次图像识别训练营课程并掌握好的同学,不仅能够巩固深度学习的理论知识,也能通过实践的方式完成计算机视觉的基本任务,完成属于自己的项目,为踏进这个行业打好基础。
教学模式(理论+实践)
(1) 微信视频直播:由讲师进行理论教学,使用易学智能平台进行代码实践(帮你解决没有GPU的烦恼),帮助学员深刻理解计算机视觉的基础任务。
(2) 助教在线答疑,包括课程内容,平台使用等
(3) 教学视频终身免费观看
(4) 提供大量辅助教程学习,课后巩固更放心
课程大纲
本训练营基于有三AI出版的书籍《深度学习之图像识别—核心技术与案例实战》书籍
课程大纲
本次训练营分成 2 期进行,可以结合自己的兴趣选择其中一期报名或者两期均报名皆可。
时间 |
章节 |
|
No.1 |
09.19 周六上午 |
深度学习与神经网络基础 |
No.2 |
09.19 周六下午 |
深度学习优化基础 |
No.3 |
09.20 周日上午 |
深度学习中的数据 |
No.4 |
09.20 周日下午 |
深度学习中的图像分类 (项目实战) |
第一期大纲
时间 |
章节 |
|
No.1 |
09.26 周六上午 |
目标检测(理论+实战) |
No.2 |
09.26 周六下午 |
图像分割(理论+实战) |
No.3 |
09.27 周日上午 |
模型压缩 |
No.4 |
09.27 周日下午 |
统一答疑和实践 |
第二期大纲
讲师介绍
本次学习由有三AI官方统一准备学习资料,有三AI生态的两位资深成员带学。
讲师1:TensorSense,上市公司CV算法工程师,研究深度学习、图像分类、图像分割等领域,熟悉PyTorch,著电子书《PyTorch 模型训练实用教程》。
讲师2:Victoria,国外知名大学在读博士,CV算法方向。
费用以及报名方式
只报其中一期:398 RMB(包含教学、GPU使用费),赠送半价购买有三AI知识星球资格(原价298RMB)。
报名两期:598RMB(包含教学、GPU使用费),赠送有三AI知识星球一年(原价298RMB)。
如果需要统一配置教材,另需教材费 50 RMB,并赠送有三AI学习扑克牌一套。
报名人满 30人 即开课,扫描群下方二维码联系助手或者添加微信 Alice-girll
同时欢迎有在深度学习领域有沉淀积累的同学加入有三AI生态,让更多人受益!
合作平台
易学智能是稳定、专业的AI开发平台,面向AI深度学习开发的需求,大量的针对性优化,预装了大量深度学习框架,真正实现了开机即用。服务于两百余家高校,覆盖国内所有985、211高校;海外用户占15%,覆盖英、美、澳等40多个国家。
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