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【快班】【强化学习系列】强化视觉导航技术...
随报随学 共10课 ★☆☆
开课时间 课程周期 难易度
招生中

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算法 基础 架构 数学 技术实战 实战
课程介绍

强化学习(Reinforcement Learning),AlphaGo背后的神秘力量!


RL本质上是可用于序列决策的一种工具,最初源于增强学习及神经网络的结合,并因深度学习时代而复兴!


得益于大数据的普及、计算能力的提升及新的算法技术,我们正见证着强化学习的诸多突破性进展及其在人工智能领域具有革命性的全新架构及应用——包括深度 Q 网络、可微分神经计算机、异步方法、对抗网络架构、价值迭代网络、用于机器翻译的双学习、口语对话系统、信息提取、 引导性策略搜索、 生成对抗模仿学习、非监督的强化及辅助学习及神经架构设计等。


本课程为炼数成金【强化学习系列】开山之作,将从一篇CVPR2019满分文章的解读开始。这篇精彩绝伦而且可能代表人工智能未来风向标的技术,很遗憾作者并没有提供其开源代码!课程将结合其算法思想、算法设计与实现步骤等细节,引导学员逐步实现强化学习与机器视觉的结合,并尝试与自然语言处理的进一步融合(作者实现的部分)课程规划主要分为算法原理讲解和工程技术实战两个部分,通俗易懂,分级探索工程应用。

课程大纲
Step 1. 强化学习与目标检测 
第一课,经典算法:零基础入门,通俗易懂地讲解强化学习与目标检测的基本原理;
第二课,工程实战:算法实现过程中的遗留问题处理和解决,代码讲解与工程技术实战演示!

Step 2. 强化学习与目标分类
第三课,经典算法:零基础入门,通俗易懂地讲解强化学习与目标分类的基本原理;
第四课,工程实战:算法实现过程中的遗留问题处理和解决,代码讲解与工程技术实战演示!

Step 3. 强化学习与目标识别
第五课,经典算法:零基础入门,通俗易懂地讲解强化学习与目标识别的基本原理;
第六课,工程实战:算法实现过程中的遗留问题处理和解决,代码讲解与工程技术实战演示!

Step 4. 强化学习与目标跟踪
第七课,经典算法:零基础入门,通俗易懂地讲解强化学习与目标跟踪的基本原理;
第八课,工程实战:算法实现过程中的遗留问题处理和解决,代码讲解与工程技术实战演示!

Step 5. 视觉+自然语言指令
第九课,经典算法:零基础入门,通俗易懂地讲解强化学习与视听导航的算法原理;
第十课,工程实战:算法实现过程中的遗留问题处理和解决,代码讲解与工程技术实战演示!
授课讲师
王文峰
第三脑研究院(美国)资深客座研究员,视频监控领域精准安防(Precision Security)概念提出者,国家自然科学基金(面上项目)评审专家,入选多项省部级人才计划,兼任电子工业出版社“机器视觉与类脑智能丛书”总编、长期从事数学跨学科应用研究,目前已涉及地理信息系统、人工智能、机器人、安防等多个领域,在Springer出版的代表作《Brain-inspired intelligence and visual perception》纸质版由华中科技大学出版社发行并被列为国家“十三五”重点规划图书;应邀担任一系列SCI期刊(包括部分top期刊)的审稿专家,2019年被SCI期刊IJRS邀请为主编候选人。
课程环境
windows, linux
授课对象
任何感兴趣的学员
收获预期
深入理解,融会贯视频识别的关键技术!
课程学费
学费:600元(固定学费:400元 + 逆向学费:200元)
新颖的课程收费形式:“逆向收费”约等于免费学习,课程收取400元固定收费 + 200元逆向学费,学习圆满则全额奖励返还给学员!
特别说明如下
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600元,其中400元为固定 收费,另外200元是暂存学费,即如果学员能完成全部课程要求,包括完成全部的书面作业,则200元全款退回。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:每课均有布置课后作业,学员完成书面作业后则可进入下一课学习。

3、 老师辅导:通过论坛站内信及邮件等多种方式与老师进行一对一互动。

4、 完成课程:最后一课作业交纳后,老师完成作业批改,即可完成课程并取回相应剩余的逆向学费。

联系我们
咨询Email :edu01@dataguru.cnedu02@dataguru.cn
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GMT+8, 2020-11-27 22:18 , Processed in 0.115132 second(s), 31 queries .