【元旦特惠】中科院fastai深度学习系列课程2018年(北京)

2018年1月6日 0:00 ~ 2018年3月2日 0:00
限额99999人
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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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    我们提供的服务是时间更短、上手更快、更系统、更专业的深度学习实战课程。中科院fastai深度学习系列课程体系包括快速上手、实战案例、进阶理论、高级应用等4个模块,针对不同的用户需求提供适应的学习方案,即使零基础小白也能够通过学习快速掌握深度学习的理论与实战技术,成为一名合格的深度学习工程师。

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