深度学习基础课程

深度学习基础课程

深度学习大讲堂
中科视拓携手中国科学院计算技术研究所VIPL研究组,为广大院校师生及工程技术人员提供人工智能相关的教育资源,以深度学习为主要方向,包含数学基础、技术入门、技术专题、前沿讲座等一系列精品课程。
  • 课程目录
  • 课程介绍
  • 课时1:从人工智能和计算机视觉说起

  • 课时2:简谈当前AI技术与发展趋势

  • 课时3:深度学习引导

  • 课时4:深度学习简史

  • 课时5:总结与发展

  • 课时6:基础结构单元

  • 课时7:损失函数

  • 课时8:训练方法

  • 课时9:两个理论问题

  • 课时10:早期尝试和历史突破

  • 课时11:网络加深和增强卷积模块功能

  • 课时12:集成路线

  • 课时13:检测任务路线

  • 课时14:多任务路线和新功能模块

  • 课时15:目标检测基础

  • 课时16:两阶段检测器

  • 课时17:单阶段检测器

  • 课时18:目标检测评价

  • 课时19:TensorFlow基本概念

  • 课时20:Build a TensorFlow Program

  • 课时21:TensorFlow进阶

  • 课时22:关于MXNet

  • 课时23:MXNet核心接口分析

  • 课时24:面向实战的例子

  • 课时25:小试牛刀

  • 课时26:可微分编程

  • 课时27:虚拟风格编程

  • 课时28:分布式编程

  • 课时29:应用演示

课程概述

《深度学习基础课程》,内容高质,重点突出,前后有序。

课程首个章节,由中科院计算所山世光研究员带领大家走进人工智能和深度学习;然后由中科院计算所刘昕博士介绍深度学习的简史和基础,以及卷积神经网络结构演化;接着由中科院计算所博士生邬书哲给大家介绍深度目标检测。
课程的后几章节,由几位讲师介绍深度学习框架TensorFlow,MXNet,以及由中科院计算所博士生潘汀自主开发的Dragon框架(已在GitHub开源)。

部分内容的理解,需要一定的数学基础。
观众可在网易云课堂搜索课程“深度学习数学基础”,进入由深度学习大讲堂推出的另一免费课程,补充前置知识,再开始本课程的学习。

本课程免费,由深度学习大讲堂制作推出。
更多资讯请关注我们。
深度学习大讲堂公众号:DeepLearningClass
深度学习基础课程QQ交流群:708785248

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