2019第二期人工智能算法实战班（3月北京班）【深度学习：基础、入门与实战】

-会议内容-

线下课时间：3月8-10日 线下3天

线下课地点：北京市海淀区  中科院自动化所

 

人工智能算法实战班

最前沿、最专业的人工智能课程

      深度学习起源于传统深度神经网络，最早是心理学家McCulloch和数理逻辑学家Pitts在1943建立的模型。该模型虽然只是单个神经元的形式化数学描述，还不能进行学习，但却开创了深度神经网络研究的时代。在深度学习概念被明确提出以前，各式各样的深度神经网络模型都起源于20世纪60年代，但是由于当时计算能力不够和没有足够多的训练数据等原因，阻碍了深度神经网络的进一步发展。近年来，随着计算机运算能力的迅速提升以及数据量的大幅增长，我们可以使用海量的训练数据去拟合非常复杂的深度神经网络模型。深度神经网络，即现在的“深度学习”，近年来已成为学术界和工业界共同关注的热点，深度学习的强大特征学习能力也逐渐被大家所认同和接受。本课程将系统地回顾深度学习的从兴起以来所取得的研究进展，并分析其未来可能的发展趋势。此外将提供深度学习的入门基础知识介绍，并以目标识别任务作为基础案例教会如何实用深度学习进行应用分析。

      目标识别是识别图像中感兴趣的物体，确定它们的类别，这是视觉领域最基础也是应用最为广泛的问题之一。由于各类物体有不同的外观，形状，姿态，加上成像时光照，遮挡等因素的干扰，目标识别一直是视觉领域研究最为广泛的问题。从过去十多年来看，目标识别算法大体上可以分为基于传统手工特征的时期以及基于深度学习的目标识别时期。其中基于传统手工特征的方法可以表示为：设计手工特征->训练分类器->目标识别。而基于深度学习的目标识别则不再区分特征和分类，通过深度神经网络非线性模拟从图像像素到标签的映射关系，提出端到端的目标识别方法。 

      目标识别技术目前是实际应用最多的AI技术，广泛应用于如下方面：1. 生物特征识别：（人脸识别、虹膜识别等）2. 医学影像分析: （皮肤分类，病灶识别）等，是模式识别和计算机视觉领域最基础的技术之一，在应用方面均有重要地位。

 

     「深度学习：基础、入门与实战」是人工智能算法实战班系列的基础课程。本课程精心架构，兼具广度和深度，承接传统机器学习算法，衔接后续目标检测和分割等复杂任务，是您入门人工智能的首选课程。

 

亮点一：线下教学，代码级理解

本课程将在北京线下开课，在30人以内的小班环境中，由讲师面对面教学，同学现场讨论，实战项目现场演练，代码级理解，手把手教会为止。通过线下教学和随时答疑，使你对深度学习的前沿技术实现代码级理解，练就工业级项目的实战能力。

亮点二：AI国家队提供师资，高屋建瓴

课程的讲师团队来自AI国家队——中科院自动化所，主讲是国内AI领域青年科学家的领军人物之一，一作发表PAMI、CVPR、ICCV、NIPS、AAAI等多篇，参与过人脸识别、行人识别、皮肤识别等多个目标识别项目，对相关算法原理和实践非常熟悉，熟悉深度学习发展历史、理论难点、应用技巧、发展方向等，把握未来趋势。你还将得到高效和精准答疑 (助教均具备相关方向硕士以上学位)，从制定学习计划开始，针对学员具体情况提供个性化指导和资源，直到达成学习目标。课程将帮助你建立起AI的世界观，将对AI的理解提升到前所未有的高度。

亮点三：理论算法实战三管齐下

开课前提供Python、数学基础等课件做预习。线下课结合JupyterNotebook交互式代码环境和实战平台进行项目演练。完成全部课程学习后进行为期3周的项目巩固。本次课程强调实战，讲课和代码实战交替进行，使得学员能从代码层掌握目标识别核心算法ResNet 。

亮点四：提供GPU云实验平台

还原BAT真实生产环境，提供工业数据和高性能GPU实战平台(Tesla级别GPU供学员免费使用一个月，提前装PyTorch等主流DL框架和相关数据）。提供完善的实验平台供您动手、真枪实战，拒绝纸上谈兵。

亮点五：最小化学习负担，最大化学习效果

本课程将系统地回顾深度学习从兴起以来所取得的研究进展，并分析其未来可能的发展趋势。此外将提供深度学习的入门基础知识介绍，并以目标识别任务作为基础案例教会如何使用深度学习进行应用分析。课程通过预习辅导、3天的线下面授、在线实训、在线答疑、以及巩固学习等模块，以最大化学习效果，最小化资源负担，帮助你在短期内校准概念体系，实现长期自学难以企及的学习效果，掌握前沿技术，驶上事业快车道。

 

学习模块：30天预习辅导、3天线下面授、3周课后巩固。其中课程期间内不限时在线实训，全程不限时在线答疑。

适宜人群：有一定编程基础和数学基础人群。

 

你可能还想问？

Q：如何报名学习？

A：选购课程。我们根据学员的背景（学历和工作经验等）设定需要预先掌握的知识点，协助学员进行查漏补缺，并协助学员制定预习计划，推送定制的教学资源，比如数据结构算法、ML数学基础、机器学习/深度学习（具体从哪个环节开始学起，或需要学习哪几个环节，因人而异、个性化定制）

Q : 上课方式是怎样的？ 

A : 培训班采用线上线下相结合的方式，线上内容分为在线答疑和在线实训，线下内容为线下面授，顶级讲师面对面授课辅导。

Q : 怎样的基础才能报名该课程？

 A : 有一定的编程和数学基础。

Q : 不在北京怎么参加线下部分的课程？

A : 我们不提供住宿，但是可以帮助大家协调住宿。如果实在无法参加线下的集训部分，仍然可以获得线下集训的课程讲义、代码和相关项目资料，您在自己实现具体项目时遇到任何问题可以随时咨询讲师。

-主办方介绍-