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深度學(xué)習(xí)是人工智能從概念提出到走向繁榮得以實(shí)現(xiàn)的主流技術(shù)，為計(jì)算機(jī)視覺、語音識別、自然語言處理領(lǐng)域帶來了突破性的進(jìn)展，在人臉識別、語音識別、機(jī)器翻譯等應(yīng)用的準(zhǔn)確率達(dá)到了接近甚至超過人類的水平。

目前，谷歌有高達(dá)100+種服務(wù)都使用了深度學(xué)習(xí)方法，其中谷歌翻譯中將日語文字及菜單翻譯成英文，這一功能解決了很多語言不通產(chǎn)生的問題。

（圖片來源：《深度學(xué)習(xí)》）

人工智能產(chǎn)品的落地應(yīng)用，備受全球矚目，我國《國務(wù)院關(guān)于印發(fā)新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃的通知》中確立的 2020 年實(shí)現(xiàn)人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過1500億元為目標(biāo)。

但由于我國人工智能起步較晚、發(fā)展歷程較短，人工智能人才儲(chǔ)備不足且培養(yǎng)機(jī)制不完善，導(dǎo)致我國人工智能產(chǎn)業(yè)內(nèi)有效人才缺口預(yù)計(jì)高達(dá)30 萬。作為人工智能技術(shù)的根基，深度學(xué)習(xí)已成為人工智能領(lǐng)域入門者及研究者的必修知識。

（圖片來源：全球人工智能人才報(bào)告）

有效人才巨大缺口、急劇增長的市場需求、豐厚的薪資，驅(qū)使不少人想要在短期內(nèi)掌握深度學(xué)習(xí)知識，達(dá)到就業(yè)水平，因此很多人通過讀知乎、博客文章的形式進(jìn)行學(xué)習(xí)，但很難通過零散的知識點(diǎn)達(dá)到系統(tǒng)學(xué)習(xí)的效果；思維工程非理論，在深度學(xué)習(xí)理論理解不透徹的情況下，直接進(jìn)行動(dòng)手實(shí)踐，最終造成了只會(huì)調(diào)參數(shù)的局面。

怎樣才能擁有扎實(shí)的理論基礎(chǔ)做后盾？最終實(shí)現(xiàn)落地實(shí)際應(yīng)用?

近期,深藍(lán)學(xué)院推出『深度學(xué)習(xí)：從理論到實(shí)踐』在線課程，本門課程將從基礎(chǔ)的數(shù)學(xué)模型以及算法實(shí)現(xiàn)出發(fā)，詳細(xì)講解CNN、 RNN、 LSTM等常見的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，以及在計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理等領(lǐng)域經(jīng)典任務(wù)中的應(yīng)用。

課程大綱

課程講師

元春

算法工程師

博士畢業(yè)于中科院大數(shù)據(jù)挖掘與知識管理重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，主要研究方向?yàn)闄C(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處理。

在國際會(huì)議與期刊中發(fā)表多篇論文，研究課題包括文本多語境表示學(xué)習(xí)和文本情感分析算法研究，以及利用文本情感分析方法與動(dòng)態(tài)情感復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)對股市的研究。

曾與考拉征信、春雨醫(yī)生、北京大學(xué)大數(shù)據(jù)研究院進(jìn)行項(xiàng)目合作，先后在華為諾亞實(shí)驗(yàn)室和微軟亞洲研究院實(shí)習(xí)。

洪振

高級研究員

博士畢業(yè)于中科院自動(dòng)化所模式識別國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，主要研究領(lǐng)域包括深度學(xué)習(xí)、目標(biāo)識別、語義分割、OCR等。

曾獲2016RAC目標(biāo)識別亞軍，17年ISPR 2D圖像分割冠軍，發(fā)表論文近10篇。

實(shí)踐項(xiàng)目

本門課程采用理論與實(shí)踐相結(jié)合，包括五個(gè)實(shí)踐！這里為大家詳細(xì)展示兩個(gè)。

實(shí)踐項(xiàng)目1：房價(jià)預(yù)測

房價(jià)預(yù)測是一個(gè)典型的回歸預(yù)測問題，經(jīng)常被當(dāng)作機(jī)器學(xué)習(xí)算法的入門應(yīng)用。基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的房價(jià)預(yù)測是利用全神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的強(qiáng)大擬合能力來擬合一個(gè)回歸函數(shù)。

本實(shí)踐所用數(shù)據(jù)集為波士頓地區(qū)的13個(gè)房產(chǎn)特征與對應(yīng)的房價(jià)，通過訓(xùn)練一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可以預(yù)測波士頓地區(qū)的房價(jià)。

實(shí)踐項(xiàng)目2 ：目標(biāo)檢測

目標(biāo)檢測任務(wù)需要從背景中分離出感興趣的目標(biāo)，并確定這一目標(biāo)的描述(類別和位置)，是從圖像分類過渡來的任務(wù)，目標(biāo)檢測的應(yīng)用主要包括人臉檢測、安防監(jiān)控、交通疏導(dǎo)等。本次實(shí)踐主要講解基于CNN的目標(biāo)檢測的開山鼻祖:Faster RCNN。會(huì)從思想來源(分類任務(wù)到檢測的過渡)、網(wǎng)絡(luò)搭建和網(wǎng)絡(luò)預(yù)測三個(gè)方面展開，熟悉目標(biāo)檢測的基礎(chǔ)框架。

實(shí)踐項(xiàng)目3：圖像分類

本實(shí)踐所用數(shù)據(jù)集為1000類的ImageNet數(shù)據(jù)集，共計(jì)120張樣本。會(huì)從模型搭建、模型訓(xùn)練和網(wǎng)絡(luò)預(yù)測三個(gè)方面進(jìn)行展開，熟悉整個(gè)圖像分類框架。

實(shí)踐項(xiàng)目4：手寫數(shù)字識別

本章節(jié)通過兩個(gè)典型的回歸與分類問題，可以初步了解到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的能力，通過從頭到尾手寫代碼完成訓(xùn)練，也能了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)大概的工作步驟，為后續(xù)章節(jié)中PyTorch的學(xué)習(xí)積累經(jīng)驗(yàn)。

實(shí)踐項(xiàng)目5：文本分類

本次實(shí)踐利用標(biāo)注好的旅游文本情感數(shù)據(jù)，利用課程講解的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，或是兩者的搭配來創(chuàng)建一個(gè)文本情感分類模型，從而訓(xùn)練出一個(gè)實(shí)際可用的分類模型，以此來支撐實(shí)際的業(yè)務(wù)需要。（詳細(xì)內(nèi)容添加文末客服領(lǐng)取）

學(xué)后收獲

1.充分理解相比于經(jīng)典的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)大的表示學(xué)習(xí)能力；

2. 掌握經(jīng)典的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（CNN, RNN, LSTM）思想原理；

3.學(xué)會(huì)使用深度學(xué)習(xí)解決實(shí)際任務(wù)，及解決任務(wù)的整體流程；

4. 熟悉當(dāng)下主流的深度學(xué)習(xí)框架Pytorch，并通過該框架做CV及NLP領(lǐng)域的實(shí)踐。

還能收獲什么？

1. 優(yōu)質(zhì)的學(xué)術(shù)圈子

伙伴們大多是來自985、211及海外院校碩博，在這里大家一起學(xué)習(xí)、進(jìn)行討論與研究。獨(dú)一無二的優(yōu)質(zhì)圈子將是你未來學(xué)習(xí)與就業(yè)的寶貴資源。

2. 企業(yè)認(rèn)可的證書

學(xué)完課程后將有機(jī)會(huì)收獲優(yōu)秀學(xué)員證書、畢業(yè)證書，為你的簡歷加分添彩。

課程服務(wù)

1. 三師助力

講師&助教及時(shí)答疑解惑，班主任全程帶班督學(xué)，幫你克服拖延，不斷進(jìn)步。

2. 定期班會(huì)

助教會(huì)對作業(yè)進(jìn)行1V1講評和指導(dǎo)；在班會(huì)中，學(xué)習(xí)更多技巧；在交流中收獲更多思路。

從這門課程開始你的深度學(xué)習(xí)吧！

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深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)中核心算法有哪些？