2020-07-19 21:54发布
深度学习的突破极大推动了人工智能的发展，并广泛应用在计算机视觉、自然语言处理等领域中。谷歌、百度的IDL、腾讯的AIlab、华为等都在重金布局人工智能，同时，以深度学习为核心技术的人工智能企业不断涌现，我们耳熟能详的有：格林深瞳、商汤科技、Face++、地平线、图森未来、依图科技、云从科技、极视角、中科慧眼、中科视拓、银河水滴等。
据领英近日发布的《全球AI领域人才报告》显示，截至2017年一季度，基于领英平台的全球AI（人工智能）领域技术人才数量超过190万，其中美国相关人才总数超过85万，高居榜首，中国的相关人才总数为5万人，仅为美国的1/17，同时，国内人工智能人才缺口达到500多万，供求比例仅为1:10，供需严重失衡。
作为人工智能最稀缺的人才之一，深度学习工程师面临近百万的缺口，成为了各大企业竞相争夺的香饽饽，年薪大都在20万-60万之间。越来越多的在职程序员、院校学生开始学习机器学习、深度学习算法。
深度学习岗位招聘（来自拉勾网）
深度学习，作为机器学习的一类算法，为什么在诸多应用领域中的表现，远超传统的机器学习方法？它的原理或本质到底是什么？如何将深度学习模型应用到实际问题中？在实际问题中，深度学习模型又有哪些使用技巧？上述问题是初学者经常遇到的困惑。
中科院自动化所一线青年学者，推出《深度学习：从理论到实践（升级版）》在线直播课程。课程体系设置充分结合理论与实践，PPT以及代码均会提供给学员。讲师团队均为中科院自动化所博士，在人工智能国际顶级会议期刊ICCV、TNNLS、TIP论文20余篇。
课程内容
数学基础（预习PPT）
1.1贝叶斯决策理论、参数与非参数估计
1.2回归与分类
1.3梯度下降优化
1.4信息熵
2. 深度学习理论（6学时）
2.1前馈神经网络（概述、单层神经网络、多层神经网络）
2.2卷积神经网络（基本概念、发展历程、网络特点、网络设置、网络训练以及相关应用）
2.3反馈神经网络（Hopfield网络、玻尔兹曼机、受限玻尔兹曼机）
3. 深度网络常见模型与Keras实战（8学时）
3.1Keras与残差网络（从LSTM到Highway网络、从Highway网络到残差网络、基于Highway网络的应用）
3.2自动编码机AE及生成对抗网络GAN（AE的起源与变种、生成对抗网络GAN、基于GAN网络的应用）
3.3基于Keras的行为识别（行为识别问题简介、基于深度学习的行为识别常用模型介绍、基于Keras的行为识别实践）
3.4基于Keras的场景分割（场景分割问题简介、基于深度学习的场景分割常用模型介绍、基于Keras的场景分割实践）
4. 深度学习框架（4学时）
4.1Caffe入门（简介、安装和配置、优点与局限性分析、深入Caffe源码、Caffe调试）
4.2Caffe提高（基于Caffe的MINST手写识别、Caffe的Python接口、Caffe修改与添加Layer、网络训练技巧）
讲师团队
汪老师，中科院自动化所一线科研学者，副研究员，在领域顶级会议期刊 ICCV、TNNLS、TIP等发表论文20多篇；参加全国视频图像分析技术挑战赛，获得目标检测识别第二名，熟练掌握并应用深度学习Keras框架和Caffe框架。
宫老师，某知名外企研究院算法工程师，中国科学院自动化研究所博士毕业生，在计算机视觉与人工智能领域具有近六年的研究经历。攻读博士学位期间主要研究方向是模式识别与图像处理，曾在模式识别领域内顶级国际期刊发表论文，参加某知名互联网公司举办的图像分割竞赛，获得第四名的成绩。目前主要负责计算机视觉与人工智能方面的算法研发工作。
课程价格
本期课程限报300人，报满为止。课程优惠价为499元，前 200 名报名者，可领取 1200G 人工智能资料。
开课时间及形式
10月29日-11月26日每周末晚7点-9点，在线直播授课；
2. 课程一年内可实时查看视频回放；
3. 课程PPT和源程序，会提前公开给学员；
4. 课前、课中和课后，微信群均可答疑。
请添加「深蓝学院」助教微信报名
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。...
算法，数据相关的适合做人工智能
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...
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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深度学习的突破极大推动了人工智能的发展，并广泛应用在计算机视觉、自然语言处理等领域中。谷歌、百度的IDL、腾讯的AIlab、华为等都在重金布局人工智能，同时，以深度学习为核心技术的人工智能企业不断涌现，我们耳熟能详的有：格林深瞳、商汤科技、Face++、地平线、图森未来、依图科技、云从科技、极视角、中科慧眼、中科视拓、银河水滴等。
据领英近日发布的《全球AI领域人才报告》显示，截至2017年一季度，基于领英平台的全球AI（人工智能）领域技术人才数量超过190万，其中美国相关人才总数超过85万，高居榜首，中国的相关人才总数为5万人，仅为美国的1/17，同时，国内人工智能人才缺口达到500多万，供求比例仅为1:10，供需严重失衡。
作为人工智能最稀缺的人才之一，深度学习工程师面临近百万的缺口，成为了各大企业竞相争夺的香饽饽，年薪大都在20万-60万之间。越来越多的在职程序员、院校学生开始学习机器学习、深度学习算法。
深度学习岗位招聘（来自拉勾网）
深度学习，作为机器学习的一类算法，为什么在诸多应用领域中的表现，远超传统的机器学习方法？它的原理或本质到底是什么？如何将深度学习模型应用到实际问题中？在实际问题中，深度学习模型又有哪些使用技巧？上述问题是初学者经常遇到的困惑。
中科院自动化所一线青年学者，推出《深度学习：从理论到实践（升级版）》在线直播课程。课程体系设置充分结合理论与实践，PPT以及代码均会提供给学员。讲师团队均为中科院自动化所博士，在人工智能国际顶级会议期刊ICCV、TNNLS、TIP论文20余篇。
课程内容
数学基础（预习PPT）
1.1贝叶斯决策理论、参数与非参数估计
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1.3梯度下降优化
1.4信息熵
2. 深度学习理论（6学时）
2.1前馈神经网络（概述、单层神经网络、多层神经网络）
2.2卷积神经网络（基本概念、发展历程、网络特点、网络设置、网络训练以及相关应用）
2.3反馈神经网络（Hopfield网络、玻尔兹曼机、受限玻尔兹曼机）
3. 深度网络常见模型与Keras实战（8学时）
3.1Keras与残差网络（从LSTM到Highway网络、从Highway网络到残差网络、基于Highway网络的应用）
3.2自动编码机AE及生成对抗网络GAN（AE的起源与变种、生成对抗网络GAN、基于GAN网络的应用）
3.3基于Keras的行为识别（行为识别问题简介、基于深度学习的行为识别常用模型介绍、基于Keras的行为识别实践）
3.4基于Keras的场景分割（场景分割问题简介、基于深度学习的场景分割常用模型介绍、基于Keras的场景分割实践）
4. 深度学习框架（4学时）
4.1Caffe入门（简介、安装和配置、优点与局限性分析、深入Caffe源码、Caffe调试）
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讲师团队
汪老师，中科院自动化所一线科研学者，副研究员，在领域顶级会议期刊 ICCV、TNNLS、TIP等发表论文20多篇；参加全国视频图像分析技术挑战赛，获得目标检测识别第二名，熟练掌握并应用深度学习Keras框架和Caffe框架。
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10月29日-11月26日每周末晚7点-9点，在线直播授课；
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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。...
算法，数据相关的适合做人工智能
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...
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...
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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
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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...