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中科院fastai快速上手系列深度学习课程

上课地点:北京、上海

深度学习工程师起薪50万,据linkedin一季度估计市场存在500万人才缺口。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。

本系列课程由fastai深度学习社区与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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

开课时间 & 背景要求

本期开课时间:2018年01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

01月06-07日 深度学习的数据探索与准备

01月13-14日 卷积神经网络Keras实战

01月20-21日 TensorFlow快速上手

01月27-28日 Pytorch快速上手

(全部课程现场实操10小时)

北京上课地点:中关村南四街四号中科院软件园区2号楼

上海上课地点:上海市黄浦区北海路8号

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,最速上手深度学习!

课程介绍

【01.06-07深度学习的数据探索与准备

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)。

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。

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。

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。

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。

【01.13-14卷积神经网络Keras实战

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。

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。

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。

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。

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。

【01.20-21TensorFlow快速上手

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。

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。

3课:TensorBoard和调试

包括TensorBoard和调试,全程实例演示。

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。

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。

6课:部署TensorFlow模型

包括用TensorFlow Serving部署模型、分布式TensorFlow等。

【01.27-28Pytorch快速上手

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。

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。

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。

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。

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。

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。

限时优惠价格

(报价)

01月06-07日 深度学习的数据探索与准备 899

01月13-14日 卷积神经网络Keras实战 1099

01月20-21日 TensorFlow快速上手 1299

01月27-28日 Pytorch快速上手 1599

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