
优秀学员实做资料分享:报名后可见/public/ueditor/php/upload/file/20171019/1508370795673051.zip
PyTorch开源项目集合:报名后可见http://campus.swarma.org/public/ueditor/php/upload/file/20170811/1502418465694328.zip
最新框架,先人一步。PyTorch 框架精简,突出简单易用的思想,学习曲线较为陡峭,上手很快。集智 AI 学园的“火炬课”是全程使用PyTorch 开源框架进行案例讲解的深度学习系列课程。
案例教学,项目实战。在《火炬上的深度学习(上)》的五期课程中,你将通过5个深度学习项目的实战,深入理解深度学习的原理,掌握 PyTorch 框架的使用,积累项目经验,助你初步养成工程意识。
了解深度学习的原理,掌握深度学习的实现方法
熟练掌握深度学习框架PyTorch的使用方法
掌握卷积神经网络、迁移学习、生成式对抗网络等最流行的深度学习模型的实现方法
拥有深度学习思维,懂得如何用深度学习的现代方法解决问题
熟练掌握Python编程,特别是有关数组操作部分
熟练掌握线性代数
了解概率论基本知识
课程资料
课程背景
自从2012年以来,深度学习(Deep Learning)就以一种势如破竹之势突破了一个个经典的人工智能问题。无论是人脸识别、机器翻译,还是人机对战,深度学习都以几近完美的表现释放了其体内的洪荒之力。更重要的是,当前的深度学习已经逐渐形成了一整套方法和软件生态环境,并渗透到了其它的学科领域和人们的日常生活之中。面对人工智能的快速发展,你不想了解它的基本工作原理吗?你不想亲手搭建一个会识别、能预测、能够绘制出世界名画的AI程序吗?你不想学会一个快速上手的深度学习框架吗?
为了满足广大学员的愿望,集智AI学园推出了“火炬上的深度学习”(Deep Learning in Pytorch)这个重磅系列课程。相比较市面上良莠不齐的深度学习课程,它具备如下特点:
课程目的
学完本课程,你能做到
学员应具有的技能:
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深度学习与pytorch(免费试听)
本课程将主要介绍什么是深度学习,它的基本原理,应用范围,最后还将介绍最新的深度学习框架PyTorch的使用方法。   (课时:110)
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pytorch实战:共享单车预测
本课程是一节使用神经网络预测共享单车使用量的实战课程,在课程中我们将搭建一个神经网络,并用训练这个神经网络使他可以预测未来单车的使用量。   (课时:127)
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CNN简介与实战
本课程主要讲解卷积神经网络,内容包括卷积神经网络的工作原理,以及使用PyTorch实现一个卷积神经网络的方法,最后还复习了张量的概念。   (课时:140)
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用CNN实现迁移学习
本课程将详细介绍迁移学习概念,并展示如何用PyTorch实现简单的迁移学习模型。   (课时:120)
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“镜像网络”与“猫鼠游戏”
本课程主要讲解生成式对抗网络,内容包括卷积技术的扩展以及反卷积神经网络,以及图像生成任务等等。   (课时:165)
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火炬上的深度学习(上)学员展示与优秀学员评选(免费试听)
本课程是“火炬上的深度学习”系列课程第一期的配套视频,由本期课程最优秀的几位学生来讲解自己完成的实做任务,以及在学习过程中得到的一些经验。   (课时:91)