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人工智能前沿系列之深度剖析胶囊网络

2018-2-12 15:37| 发布者: 仙豆| 查看: 5464| 评论: 0|原作者: tigerfish

网络 计算机 神经网络 深度学习 计算机视觉

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      近年来,以卷积神经网络(CNN)为代表的深度学习技术普遍应用于计算机视觉领域,使手写体识别,图像识别等子任务性能指标革命性提升,人脸识别,车牌识别,图像搜索,医学影像分析等典型应用已经达到工业级别的较精确度,涌现大批有关产品。但卷积神经网络对旋转不耐受,不能识别多物体等毛病也深为行家所诟病。而且我们也坚信,以“梯度下降”为代表的训练算法并非人类神经系统的本质所在,我们的脑袋在作判断的时候,显然不会先计算一下梯度再进行迭代。追求人类大脑式的通用人工智能也是业界所关注的另外一个焦点。去年Hinton提出了新型的胶囊网络,模仿人类神经系统的某种工作方式,号称要将深度学习推倒重来,胶囊网络训练所需要的数据更少,能进行多物体判别,对卷积神经网络的很多问题作出了针对性的改善。这是近年来在深度学习领域最引人入胜的工作,得到AI科学家和从业者的热烈追捧。我们这门课程,将向听众深度剖析此项技术,并在代码级上与大家一起手把手共同探索其应用场景(提供具体代码和数据进行实验),力图将此项技术用最快的速度普及,并应用在实际产品中。

      本课程归入《人工智能前沿》系列中。本系列首批课程预计有4-5门课,覆盖深度学习及其在各领域里的前沿应用,强化学习,大一统神经网络框架等多个领域的进展。由于课程的高精尖性质,需要具备一定基础的听众(例如参加过深度学习课程的优异学员,参加地面特训营的学员等)才适合参加,初学者免进。课程也采取比炼数成金其它课程更高的收费,以体现知识的价值。所有课程资料均采用加密形式传播,闲人勿扰。

课程大纲:
第1课 深度剖析卷积神经网络(CNN)。CNN为什么特别适合解决图像识别等计算机视觉类问题?CNN的弱点。
第2课 深度学习推倒重来:Hinton提出取代CNN的新神器胶囊网络(CapsNet):思想源起;CapsNet的神经科学背景;算法深度剖析。CapsNet与CNN相比有哪些优胜之处?
第3课 CapsNet代码实战1:自己动手实现胶囊网络,解决手写体数字的识别问题
第4课 CapsNet代码实战2:自己动手实现交通标志的胶囊网络识别
第5课 CapsNet应用场景展望。CapsNet进展。深度学习及其在计算机视觉中应用的发展新趋势。

授课时间:
课程将于2018年3月3日开课,每1-2周1次课,课程持续时间大约为8周

授课对象:
对深度学习,计算机视觉感兴趣者,用到有关技术的设计师,研究者,爱好者,以及希望使用深度学习提升产品体验的各行各业的有关人员。学习者需要在深度学习,机器学习等领域有一定的了解(对于不熟悉这些领域的朋友,可在课前观看老师发放的约3小时深度学习入门视频,掌握基本的深度学习技术),熟悉python。

收获预期:
熟悉胶囊网络的相关技术,能自行应用到具有商业价值的场景

授课讲师:
黄志洪(tigerfish),数据库专家,数据分析专家,有丰富的IT领域、数学领域的知识经验。知名数据库网站ITPUB创始人,知名数据分析网站炼数成金创始人。ITPUB在其十几年历史中为中国IT业特别是数据库行业输送了大量人才,其中不乏今天在行业里叱咤风云的佼佼者,因此被誉为数据库业的黄埔军校。后来创建炼数成金,言传身教,亲自讲授大数据,数据库,数据分析,人工智能等方面的几十门课程,本身也在华南著名学府中山大学任教多年,桃李满天下。引领无数弟子进入业界,朋友圈遍及业界重要人士,广受尊重。

何翠仪,毕业于中山大学统计学专业,炼数成金专职讲师。
在炼数成金上开设了多门关于数据分析与数据挖掘相关的课程,如《大数据的统计学基础》、《大数据的矩阵基础》《金融时间序列分析》等,也曾到不同的公司开展R语言与数据分析的相关培训。对数据分析有深刻认识,曾与不同领域公司合作,参与到多个数据分析的项目中,如华为、广州地铁等

课程收费:500元

特别说明如下:
本门课程区别于以往的网络课程,不逆向收费,报名收取课程学费500元,不可以使用免固定学费道具卡、学习卡、粉丝卡等报名!

授课方式及培训流程说明:
1、 学习方式:通过网络资料学习、论坛互动中老师进行指导及学员之间交流。
2、 学习作业:老师每周布置书面及互动作业,学员需按时按质完成作业。
3、 老师辅导:根据作业批改中发现的问题,针对性给予辅导,帮助大家掌握知识。
4、 结业测验:通过测验,完成学业。

您是否对此课程还有疑问,那么请 点击进入 FAQ,您的问题将基本得到解答
全国统一咨询热线 4008-010-006

课程现开始接受报名,报名方式
网上报名 请点击:人工智能前沿系列之深度剖析胶囊网络
咨询Email :edu01@dataguru.cnedu02@dataguru.cn
课程入门讨论咨询群:
706821899(群内有培训公开课视频供大家免费观看)
咨询QQ: 2222010006 (上班时间在线)

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