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【元旦特惠】中科院fastai深度学习系列课程2018年(北京)

Sat, 06 Jan 2018 00:00:00 GMT+08 ~ Fri, 02 Mar 2018 00:00:00 GMT+08
fastai深度学习社区

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    特大喜讯


    值此元旦佳节来临之际,中科院fastai深度学习快速上手和进阶理论系列课程,即日起到2018年1月1号报名,全部八折优惠。名额有限,满20人报名立即开课。


    快速上手系列课程


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    原价:¥1099 现价:¥879

    卷积网络Keras实战

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    原价:¥1299 现价:¥1039

    TensorFlow快速上手

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    原价:¥1599 现价:¥1279

    PyTorch快速上手

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    原价:¥3916 现价:¥3132

    快速上手全套八折


    进阶理论系列课程


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    原价:¥1599 现价:¥1279 

    深度学习前沿

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    原价:¥1599 现价:¥1279

    NLP基础与应用

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    原价:¥3597 现价:¥2877

    进阶课程全套八折



    快速上手课程介绍


    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。


    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。


    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。


    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。


    进阶理论课程介绍


    深度学习基础


    第1课:前馈神经网络

    介绍单层感知机、多层感知机、梯度下降、delta法则、学习率、前向传播、反向传播、前馈网络、过拟合、欠拟合等。

     

    第2课: 卷积神经网络

    介绍人类视觉的神经元、特征选择、滤波、特征图、卷积层、最大池化、批归一化等。 

     

    第3课:循环神经网络

    介绍循环神经网络的构成、如何设计时间序列数据的预测模型、使用时间序列数据预测气候污染指数等。

     

    第4课: 长短期记忆

    介绍长短期记忆的构成、对比长短期记忆所带来的显著成效。

     

    第5课:生成对抗网络

    介绍生成对抗网络的构成、变体以及它的广泛应用场景。

     

    深度学习前沿

     

    第1课:胶囊网络

    介绍胶囊是如何工作的、胶囊之间的动态路由等。

     

    第2课:导师网络

    介绍加速训练的导师网络、利用小网络学习大网络的知识,收敛快,利用统计的先验知识减少网络冗余等。 

     

    第3课:模型压缩

    介绍如何合理减少深度模型参数大小,提升深度模型训练速度。

     

    第4课:残差网络

    介绍了深度残差学习的构成、网络结构以及残差网络如何解决深度精准度的问题。

     

    第5课:Wasserstein生成对抗网络

    介绍了WGAN模型,显著改进了学习的稳定性,避免了模型崩塌,为调试和超参搜索提供了有用的学习曲线。

     

    自然语言处理基础与应用

     

    第1课:自然语言处理介绍

    介绍自然语言处理是什么,自然语言处理可以做哪些神奇的事情、以及聊天机器人如何结合许多自然语言工具等。

     

    第2课:词向量

    介绍单词转向量、构造语句的向量表示、处理文本收缩和缩写、使用词干和词形来压缩标记词汇表过滤掉停用词等。 

     

    第3课:问答系统

    介绍QA系统的构成通常包含一个问题分类器模块,用于确定问题的类型和答案的类型。以及多主体的问题回答架构,元代理控制问答应答者之间的合作并选择最相关的答案。

     

    第4课:机器翻译

    介绍机器翻译的当前发展现状、对比了统计机器翻译与神经机器翻译的特点、并介绍了机器翻译的深度学习技术实现等。

     

    第5课:语音处理

    介绍语音信号来源、分类、以及语音处理的深度学习技术实现等。


    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。


    fastai深度学习系列课程2018年

     

    百万级深度学习工程师亟待补缺!据Linkedin一季度估计我国至少500万AI人才缺口。在全球最大招聘职位搜索引擎 Indeed上,深度学习工程师职位已成为最热门,被各大公司争先聘用。

     

    fastai深度学习系列课程由fastai深度学习社区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。

     

    学员反馈


    何**(中科院博士生):各位老师辛苦了!一个月的课程结束了,从理论到实践,从基础到前沿,讲授系统,深入浅出,收获很大,超出预期。谢谢你们!


    马**(中科院):各位老师把原本复杂的原理,深入迁出 结合代码实战,我们收获很多!


    李**(Java程序员):课程结构清晰,容易入门!


    陈**(北航大三学生):大家辛苦了~~[爱心][爱心][爱心], 感到课程很有意思~以后有机会还会参与的!


    往期精彩瞬间

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    授课团队


    Chris:fastai深度学习社区联合创始人,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。

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    Max:fastai深度学习社区联合创始人,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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    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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    杨杰:fastai深度学习社区联合创始人,深度学习工程师,机械工程师,MBA,曾在金融、艺术等领域创业。

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    Doris: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:fastai深度学习社区CTO,深度学习工程师,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。

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    开课时间 & 背景要求


    本期开课时间:2018年1月

    周六上午09:30-12:00  下午 14:00-18:00

    周日上午09:30-12:00  下午 14:00-16:00


    (以上课程现场实操10小时)

     

    上课地点:中关村南四街四号中科院软件园区2号楼

     

    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。

     

    基础代码+实战项目,每周10小时以上,最快上手深度学习!


    主办单位


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