人工智能前沿系列之深度剖析胶囊网络(第一期) 人工智能前沿系列之深度剖析胶囊网络(第一期)
所属分类:人工智能
  课程名 : 人工智能前沿系列之深度剖析胶囊网络(第一期)【开课中】 总学费/人 : ¥500 (固定学费:¥500, 逆向学费:¥0) 开课时间 : 2018-03-03 09:00:00 
开课老师 : tigerfish

此课程参与早鸟主题周活动,活动期间报名立减固定学费100元,现在仅剩9名额!


课程简介:

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最新技术,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最新进展。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。

 

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。

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。CapsNetCNN相比有哪些优胜之处?

3 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
4 CapsNet代码实战2:自己动手实现交通标志的胶囊网络识别

5CapsNet应用场景展望。CapsNet最新进展。深度学习及其在计算机视觉中应用的发展新趋势。



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GMT+8, 2018-12-16 18:32 , Processed in 0.151551 second(s), 27 queries .