2020-06-09 11:42发布
为了让每个学员都能用更短的时间学到更深的知识,我们将课程浓缩到5周、30课时,时间虽短,但内容更精。6大实战项目、8大课程阶段,不论是课程的系统性还是实用性,《AI深度学习》绝对是目前最完美的存在。
1)8大授课阶段
8大授课阶段,循序渐进,以实操贯穿理论,避免纸上谈兵。
第一阶段:AI概述及前沿应用成果介绍
第二阶段:神经网络原理及TensorFlow实战
第三阶段:神经网络原理及TensorFlow实战
第四阶段:生成式对抗网络原理及项目实战
第五阶段:深度学习分布式处理项目实战
第六阶段:深度强化学习及项目实战
第七阶段:车牌识别项目实战
第八阶段:深度学习前沿技术简介
只有这样内容深入的课程,才能真正帮你快速建立、梳理相关知识体系,让你的成长更有方向、更高效。
2)严选6个项目实战
对比市面上的同类型课程,大都是局限在某一品类的项目训练,项目数量控制在3个左右。《AI深度学习》有6大实战项目,都是来自于企业的项目实操。学员在学习期间,直面复杂的开发环境,摆脱开源项目理想化开发,更加符合企业真实需求。
项目包含“手写数字识别”“文学作品文本特征向量化实战”“基于GAN生成人脸图片”“基于分布式GAN人脸图片生成”“基于深度强化学习的迷宫游戏”“企业级车牌识别”6个项目。
涵盖行业内75%技术要点,如语音识别(微信语音转文字、Siri、天猫精灵等)、图像识别(火车站人 脸识别、人脸打卡、办卡人脸识别、健康码人脸识别、违章拍摄、百度识图、淘宝识图、有声绘本)、机器对话(微软小冰、同声翻译等)都有所掌握,满足各类就业需求。
此外,课程中的知识点,都经过中科院专家实操验证,任何一个知识点拿来就能用,真正助你职场升级,是一份实打实的深度学习「葵花宝典」。
3)中科院专家多轮打磨
为了让内容更具系统性、实用性,课程全部由中科院专家亲自授课答疑。
可以说,如果你想要提升技能,在专业领域更上一步,《AI深度学习》可以成为你当下的选择!
深度学习不太容易学习
选对培训机构比较重要,还有就是选择的时候看一下自己适合哪种风格的讲课方式,这个也很重要。因为现在5G时代来临,人工智能绝对是一个发展的大趋势,如果你自己空余时间又比较多的话,其实可以报一个辅导班,学习学习一些基本的东西,毕竟多学点总是没有坏处...
深度学习是近几年人工智能领域的主要研究方向。深度学习的主要任务是通过构建深度卷积神经网络(Deep Neural Network,DNN)和采用大量样本数据作为输入,人们最终会得到一个具有强大分析能力和识别能力的模型,该模型包含了DNN的构成参数以应用于实际工作。...
AI深度学习课程是用于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络,并模仿人脑的机制来解释数据的一种机器学习技术,主要应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。学完可以从事深度学习工程师、机器学习工程师、人工智能工程师、高级算法工程师、高级算法工...
算法,数据相关的适合做人工智能
人工智能取代的行业,一定有如下几个特征:1、大量重复型。2、逻辑性比较强。3、数据库依赖型。像司机,咨询,教育,医生,会计,律师助理,工程师,码农等,都是容易被取代的行业。当然,这都是强人工智能以后会发生的事,现在还是弱人工智能的时代,想进入...
如果你是自己学着玩,提升自己的话,高中毕业都可以。如果是冲着AI算法岗或者科研一席之地,至少211硕士。具体可以亲身体验一下今年算法岗秋招。
可以,未来的人工智能发展深度学习必然是现在大型机器生产科研必备的,证书的话某个培训好像有这个中科院的证书,具体你去百度吧
我觉得就是人工智能的课程,现在家具都是智能家居了。这一块发展一定很好
对于sgd算法而言,batch size太大太小都不好,太小的话训练不稳定,计算效率低;太大的话收敛速度慢,需要仔细调节一下。以2的倍数调节,例如32,64,128等
在terminal中输入$wolf@wolf:~/Downloads/gitclonehttps://github.com/Tencent/ncnn cd切换到NCNN目录***这步很重要,这时候需要修改ncnn的root目录下的CMakeLists.txt文件,需要将倒数几行的add_subdirectory(examples),取消注释,这样就是默认编译example...
人工智能的话其实到现在来说已经慢慢趋于成熟,学的话首先是一线城市,学出来好就业,还有就是薪资也高
画个train and test error VS 训练数据量(training set size) 的learningcurve应该会更加直观了。可以找个简单的数据集,比如说handwritten digits或者什么的,分别用神经网络和决策树或者knn做出这个learningcurve。你会看到如果用一个决策树去解决这个问题...
共生矩阵用两个位置的象素的联合概率密度来定义,它不仅反映亮度的分布特性,也反映具有同样亮度或接近亮度的象素之间的位置分布特性,是有关图象亮度变化的二阶统计特征。它是定义一组纹理特征的基础。 一幅图象的灰度共生矩阵能反映出图象灰度关于...
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为了让每个学员都能用更短的时间学到更深的知识,我们将课程浓缩到5周、30课时,时间虽短,但内容更精。6大实战项目、8大课程阶段,不论是课程的系统性还是实用性,《AI深度学习》绝对是目前最完美的存在。
1)8大授课阶段
8大授课阶段,循序渐进,以实操贯穿理论,避免纸上谈兵。
第一阶段:AI概述及前沿应用成果介绍
第二阶段:神经网络原理及TensorFlow实战
第三阶段:神经网络原理及TensorFlow实战
第四阶段:生成式对抗网络原理及项目实战
第五阶段:深度学习分布式处理项目实战
第六阶段:深度强化学习及项目实战
第七阶段:车牌识别项目实战
第八阶段:深度学习前沿技术简介
只有这样内容深入的课程,才能真正帮你快速建立、梳理相关知识体系,让你的成长更有方向、更高效。
2)严选6个项目实战
对比市面上的同类型课程,大都是局限在某一品类的项目训练,项目数量控制在3个左右。《AI深度学习》有6大实战项目,都是来自于企业的项目实操。学员在学习期间,直面复杂的开发环境,摆脱开源项目理想化开发,更加符合企业真实需求。
项目包含“手写数字识别”“文学作品文本特征向量化实战”“基于GAN生成人脸图片”“基于分布式GAN人脸图片生成”“基于深度强化学习的迷宫游戏”“企业级车牌识别”6个项目。
涵盖行业内75%技术要点,如语音识别(微信语音转文字、Siri、天猫精灵等)、图像识别(火车站人 脸识别、人脸打卡、办卡人脸识别、健康码人脸识别、违章拍摄、百度识图、淘宝识图、有声绘本)、机器对话(微软小冰、同声翻译等)都有所掌握,满足各类就业需求。
此外,课程中的知识点,都经过中科院专家实操验证,任何一个知识点拿来就能用,真正助你职场升级,是一份实打实的深度学习「葵花宝典」。
3)中科院专家多轮打磨
为了让内容更具系统性、实用性,课程全部由中科院专家亲自授课答疑。
可以说,如果你想要提升技能,在专业领域更上一步,《AI深度学习》可以成为你当下的选择!
深度学习不太容易学习
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深度学习是近几年人工智能领域的主要研究方向。深度学习的主要任务是通过构建深度卷积神经网络(Deep Neural Network,DNN)和采用大量样本数据作为输入,人们最终会得到一个具有强大分析能力和识别能力的模型,该模型包含了DNN的构成参数以应用于实际工作。...
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