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          重磅!百度飛槳攜中科院頂會作者,手把手帶你復現(xiàn)頂會論文

          共 2212字,需瀏覽 5分鐘

           ·

          2020-07-27 19:08


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          作為AI從業(yè)者,怎樣才有所建樹,而不是淺嘗輒止?

          毫無疑問,當然是啃Paper、復現(xiàn)Paper呀!

          對于本科生,論文復現(xiàn)可以幫你快速奠定理論基石并徹底搞懂,為課題研究打好基礎;


          對于碩博生,如果你要發(fā)AI論文,就必須要快速大量的閱讀特定方向的重要論文,并且理解創(chuàng)新點,進行復現(xiàn),這才有利于找到自己的研究方向;


          對于在職開發(fā)者,可以探索最前沿的先進技術,解鎖算法優(yōu)化的新思路。


          可是在啃Paper、復現(xiàn)Paper過程中

          你是否會遇到以下困難?


          導師丟過來課題讓自己研究,不知如何下手;

          論文讀了和沒讀一樣,抓不住重點;

          論文內容偏理論,代碼部分不知該如何復現(xiàn)!


          百度作為「中國AI頭雁」已多年出征CVPR、AAAI等頂會且成績驕人,為了幫大家在發(fā)表論文少走彎路,百度飛槳特別邀請了中國科學院的頂會論文作者,聯(lián)合推出了「百度全球頂會論文復現(xiàn)營」


          28天復現(xiàn)頂會論文

          論文精讀與解析

          夯實GAN、視頻分類技術基礎,帶大家精讀前沿熱門頂會論文,深入剖析思路與關鍵點


          啃透算法模型

          模型深入解析,中科院頂會論文作者、百度資深算法工程師結合多年實戰(zhàn)經驗,分享寶貴算法調優(yōu)經驗


          實踐論文復現(xiàn)全流程

          公布10篇頂會論文list,手把手帶你實踐論文復現(xiàn)全流程:論文篩選-論文精讀-模型搭建-算法調優(yōu)


          獎學金計劃

          1.10篇復現(xiàn)論文中,每篇效果最優(yōu)的同學,得20000元獎學金;

          2.優(yōu)秀學員有機會入職百度;

          3.成功復現(xiàn)論文,認證成為百度飛槳技術專家(PPDE)



          講師介紹

          陳老師-香港城市大學博士后



          中國科學院信息工程研究所博士、香港城市大學博士后,曾指導學生獲得2018年百度全國大數據競賽一等獎,2019年國際嵌入式深度學習目標檢測模型評測競賽冠軍,在ACM Multimedia,CVPR,MICCAI等知名國際會議和IEEE TMM,PR,NN,ACM TOMM等知名期刊上發(fā)表論文50余篇。

          付老師-中國科學院研究所博士



          在2018年和2019年連續(xù)兩年獲得全國機器閱讀相關挑戰(zhàn)賽冠軍,主持和參與了國家自然科學基金、國家重點研發(fā)計劃等課題,近幾年在AAAI、EMNLP、CIKM等國內外學術會議與期刊上發(fā)表學術論文10余篇。



          課程介紹


          1

          夯實理論基礎

          1. GAN理論:原理,優(yōu)缺點、變種

          2. 視頻分類理論:任務詳解、方法詳解,數據集解析

          實踐:GAN、視頻分類項目實踐



          2

          論文精讀

          10篇GAN與視頻分類論文精讀,逐篇解析論文思路與亮點,掌握高效讀論文的方法

          實踐:選擇感興趣的1篇論文精讀



          3

          模型搭建

          · 以GAN、視頻分類2篇示范論文為例,詳細解析論文復現(xiàn)全流程

          ·?代碼調試方法與心得分享

          實踐:著手論文復現(xiàn),模型搭建與跑通



          4

          模型調優(yōu)

          · 百度、中科院私貨經驗分享

          · 論文動手復現(xiàn),問題一對一指導

          實踐:調優(yōu)達到原論文精度完成復現(xiàn)


          論文清單

          GAN


          01 Large scale GAN training for high fidelity natural image synthesis

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          02 Few-shot Video-toVideo Synthesis

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          03 StarGAN v2: Diverse Image Synthesis for Multiple Domains

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          04 U-GAT-IT: Unsupervised Generative Attentional Networks with Adaptive Layer-Instance Normalization for Image-to-Image Translation


          05 First Order Motion Model for Image Animation


          視頻分類


          01 ECO: Efficient Convolutional Network for Online Video Understanding

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          02 Temporal Pyramid Network for Action Recognition

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          03 Learning Spatio-Temporal Features with 3D Residual Networks for Action Recognition

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          04 Representation Flow for Action Recognition


          清單持續(xù)補充中


          課程詳情


          課程形式



          1.在線直播課+社群實時答疑,全程手把手帶你復現(xiàn)

          2.提供AI Studio在線實訓平臺,免費Tesla V100 多卡GPU算力支持大家復現(xiàn)

          3.百度承擔課程與算力費用,平均4萬元/人,不向學員收取任何費用



          課程時間



          1.7月29日:百度頂會論文復營開營

          2.7月29日-8月28日:直播教學,完成論文復現(xiàn)

          3.8月31日:論文復現(xiàn)營結營



          學院要求



          1.有一定深度學習理論與實踐基礎

          2.對于科研、論文復現(xiàn)有很高的熱情

          3.可以保障一定時間,進行復現(xiàn)與實踐



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