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【快班】快速成为深度学习全栈工程师
随报随学 共13课 ★☆☆
开课时间 课程周期 难易度
招生中

立即报名
Python 网络 模型 神经网络 深度学习 实战
课程介绍

过去几年,得益于高速的计算芯片(GPU)及大量的标注数据,作为当下最流行的机器学习方法,深度学习在各个应用领域中都取得了突破性的成绩,例如:辅助驾驶,人机交互,医疗诊断,视频分析,自动翻译等。从而使得深度学习全栈工程师(即独自一人设计整套深度学习工业生产系统)供不应求,月薪平均尽达到4万人民币/月。


我们将以工业上经典项目人脸识别系统以及高阶项目人体姿态估计系统来带领大家学习到如何根据客户需求设计出自己的深度学习解决方案,更有大量工业前沿技术如半精度训练、模型压缩及量化等。学习完系列课程之后不仅对Python语言、PyTorch、TensorFlow、MXNet等主流框架得心应手,更能准确抓住客户需求的核心,设计和训练出高精度的模型、使用模型的压缩和量化大量减小算法的时间和空间复杂度,及快速布局在多种设备上,包括大型服务器和树莓派,从而达到根据客户需求游刃有余地设计高效的深度学习系统。作为深度学习全栈工程师,在任何公司的深度学习相关岗位上都能得心应手,初入职年薪20万,工作2至3年后年薪可达35万+。


本系列课程将分为三次课:
《快速成为深度学习全栈工程师》
《深度学习全栈工程师进阶案例实战》
《深度学习全栈工程师的究极进化》。

本次课程《快速成为深度学习全栈工程师》将教授深度学习基础知识,用CIFAR-100作为例子动手设计整个深度学习项目的生产环境和流程;
预计2020年2月开设《深度学习全栈工程师进阶案例实战》将教授深度学习和半精度训练的理论知识,以及物体分类、人脸检测、人脸识别的实战项目;
预计5月开设《深度学习全栈工程师的究极进化》将教授深度学习高阶理论知识、大规模分布式的原理和模型的量化与压缩,以及多人体姿态识别实战项目。
本次课程为入门课程:《快速成为深度学习全栈工程师》。

课程大纲
第一课:理论学习:深度学习与自然语言处理简介
第二课:理论学习:计算机视觉简介
第三课:动手实战:主流深度学习计算框架的对比与新特性
第四课:动手实战:Python和Numpy基础入门
第五课:动手实战:搭建自己的深度学习平台
第六课:动手实战:PyTorch的科学计算以及Jupyter工具的使用
第七课:动手实战:线性回归理论与房价预测实战
第八课:动手实战:PyTorch神经网络的搭建,参数的初始化及网络层自定义
物体分类实战:
第九课:理论学习:物体分类任务简介
第十课:动手实战:物体分类主流算法分析与对比
第十一课:动手实战:动手搭建物体分类神经网络
第十二课:动手实战:分类网络的训练技巧及可视化训练
第十三课:动手实战:动手解决百分类任务-CIFAR100
授课讲师
吴宇翔,中国科学技术大学硕士生,Oracle认证专家,SnowCloud公司联合创始人兼首席研究工程师。共计参与英国牛津大学、清华大学等高校6个人工智能科研项目,已在人工智能较高级会议ACMMM和ICIP上发表文章两篇,所涉及的领域包括深度学习、计算机视觉等。多次带领团队拿下了人工智能相关竞赛前三名,如2019爱奇艺视频人物识别挑战赛第一名。
课程环境
拥有Windows, Linux或MacOS系统的电脑;Python3.5+PyTorch1.1+
授课对象
对深度学习有浓厚兴趣的大二学生或工作两年以上的相关从业人员
收获预期
深度学习基础理论和工业生产知识以及整套深度学习设计流程
课程学费
学费:400元(固定学费:300元 + 逆向学费:100元)
新颖的课程收费形式:“逆向收费”约等于免费学习,课程收取300元固定收费 + 100元逆向学费,学习圆满则全额奖励返还给学员!
特别说明如下
本门课程本来打算完全免费,某位大神曾经说过“成功就是正确的方向再加上适度的压力”。考虑到讲师本身要付出巨大的劳动,为了防止一些朋友在学习途中半途而废,浪费了讲师的付出,为此我们计划模仿某些健身课程,使用“逆向收费”的方法。 在 报名时每位报名者收取400元,其中300元为固定 收费,另外100元是暂存学费,即如果学员能完成全部课程要求,包括完成全部的书面作业,则100元全款退回。如果学员未能坚持到完全所有的学习计划任务,则会被扣款。期望这种方式可以转化为大家强烈的学习愿望和驱动力!
课程授课方式

1、 学习方式:老师发布教学资料、教材,幻灯片和视频,学员通过网络下载学习。同时通过论坛互动中老师对学员进行指导及学员之间相互交流。

2、 学习作业:每课均有布置课后作业,学员完成书面作业后则可进入下一课学习。

3、 老师辅导:通过论坛站内信及邮件等多种方式与老师进行一对一互动。

4、 完成课程:最后一课作业交纳后,老师完成作业批改,即可完成课程并取回相应剩余的逆向学费。

联系我们
咨询Email :edu01@dataguru.cnedu02@dataguru.cn
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GMT+8, 2020-10-22 17:36 , Processed in 0.192006 second(s), 34 queries .