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深度学习框架Caffe学习与应用

2016-7-27 16:20| 发布者: 岸岸| 查看: 28513| 评论: 0|原作者: 岸岸

模型 框架 深度学习 源码 Caffe

快速报名:深度学习框架Caffe学习与应用(第五期)

      随着深度学习技术在学术界和工业界得到广泛认可,越来越多的人开始参与到深度学习的相关研究和实践中来。然而,由于存在一定的技术门槛,快速入手深度学习的研究并不是一件容易的事情。其中的一个重要原因是,深度学习中的许多问题非常依赖于实践。然而长期以来,学术界和工业界缺少一款专门为深度学习而设计的,兼具性能、灵活性和扩展性等诸多优势于一身的开源框架。这使得无论是快速实现算法,还是复现他人的结论,都存在着实践上的困难。研究人员和工程师们迫切需要一套通用而高效的深度学习开源框架。

     2013年,一款叫作“Caffe”的深度学习框架由加州大学伯克利分校的贾扬清博士在Github上发布。发布伊始,Caffe框架就得到了广泛的关注。Caffe框架以“Layer层”为单位对深度神经网络的结构进行了高度的抽象,通过一些精巧的设计显著优化了执行效率,并且在保持高效实现的基础上不失灵活性。无论在结构、性能上,还是代码质量上,Caffe都是一款十分出色的开源框架。更重要的是,它将深度学习的每一个细节都原原本本地展现出来,供人们学习和实践。可以说,Caffe框架的发布极大地降低了深度学习研究和开发的难度。

     当前深度学习的计算框架除了Caffe还有很多,例如Torch、MxNet、TensorFlow、Theano等,而Caffe更擅长的是图像数据的深度学习处理,以及在开发之初就是以设计给科研人员实用为主,所以实用操作虽然不是最简便的,但是性能运算速度以及源码的设计都非常优秀,值得所有的“极客”们的学习。

     本课程从四个方面学习Caffe,分别是Caffe源码学习与介绍,Caffe使用与添加自定义Layer,自己动手写CNN框架以及案例应用,课程对深度学习的理论部分讲解不会很多,着重与Caffe框架的学习和实践,课程的宗旨是让同学们不仅可以学习并使用Caffe做深度学习的图像处理,还可以学习深度学习的程序实现,因此动手编程的部分较多,所以建议报名的同学是对编程有较大的热情。

课程大纲:
一. Caffe源码学习与介绍
      第1课 Caffe的介绍、安装和配置、Caffe的优点与局限性
      第2课 深入Caffe源码,Caffe目录结构,数据结构,Caffe模型(Blob,Layer,Net)
      第3课 Caffe的I/O模块,Caffe前/后向传播计算,优化求解过程,Layer的四种类型

二. Caffe使用与添加自定义Layer
      第4课 使用Caffe已有的Layer层训练自己的数据集,编写Caffe实用工具
      第5课 使用自己训练的Caffe模型文件到代码中,参数优化策略与模型对比方法(一)
      第6课 使用自己训练的Caffe模型文件到代码中,参数优化策略与模型对比方法(二)
      第7课 编写自己的自定义Layer添加到Caffe中并使用

三. 自己动手写CNN框架
      第8课 编写属于自己的CNN框架(初级)
      第9课 编写属于自己的CNN框架(进阶)
      第10课 自己的CNN框架Caffe做对比,优化策略

四. 案例应用
      第11课 Caffe+OpenCV实现基于CPU下运行Caffe的优化
      第12课 利用Caffe训练代码实现R-CNN
      第13课 简介Caffe基于GPU的应用 

授课时间:
课程将于2017年6月12日开课,课程预计持续时间为15周。

授课对象:
对神经网络和深度学习有一定了解,对图像数据结构有一定了解。
如果对神经网络和深度学习知识零基础,建议可以提前学习课程《机器读心术之神经网络与深度学习》,如果对图像数据结构零接触,建议提前学习课程《开源计算机视觉OpenCV从入门到应用》。
对深度学习、图像处理、计算机视觉感兴趣,熟悉掌握C/C++编程语言,本课程因为涉及到自己动手写框架和Layer,所以建议报名学员有较强的编程能力。

收获预期:
能通过Caffe实现自定义深度神经网络做图像模型训练,能熟练改动Caffe源代码、编写自定义Layer,完全可以自己动手编写一个CNN深度学习框架。

讲师简介:
罗韵   本科毕业于中山大学,随后到香港科技大学深造人工智能专业PhD,以技术合伙人身份创办计算机视觉公司(深圳极视角科技有限公司,目前已完成A轮融资),实现了国内首个基于云端的计算机视觉分析上商用系统,负责公司早期计算机视觉的算法研发,参与负责了中国电信,Calvin Klein,上海浦东公园,重庆大型商场等的计算机视觉项目的实现。热衷开源,活跃于各种开源软件和框架的社区,崇尚开源分享的“画家”。

课程试听:


新颖的课程收费形式:“逆向收费”约等于免费学习,仅收取100元固定收费+300元暂存学费,学习圆满则全额奖励返还给学员!

本门课程本来打算完全免费,某位大神曾经说过“成功就是正确的方向再加上适度的压力”。考虑到讲师本身要付出巨大的劳动,为了防止一些朋友在学习途中半途而废,浪费了讲师的付出,为此我们计划模仿某些健身课程,使用“逆向收费”的方法。
在报名时每位报名者收取400元,其中100元为固定 收费,另外300是暂存学费,即如果学员能完成全部课程要求,包括完成全部的书面和互动作业,则300元全款退回,优秀的学员还可以获得礼品 奖励。如果学员未能坚持到完全所有的学习计划任务,则会被扣款。期望这种方式可以转化为大家强烈的学习愿望和驱动力!

课程授课方式:
1、 学习方式:老师发布教学资料、教材,幻灯片和视频,学员通过网络下载学习。同时通过论坛互动中老师对学员进行指导及学员之间相互交流。
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
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深度学习框架Caffe学习与应用
咨询Email :edu01@dataguru.cnedu02@dataguru.cn
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