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深度學習是人工智能從概念提出到走向繁榮得以實現(xiàn)的主流技術，為計算機視覺、語音識別、自然語言處理領域帶來了突破性的進展，在人臉識別、語音識別、機器翻譯等應用的準確率達到了接近甚至超過人類的水平。

目前，谷歌有高達100+種服務都使用了深度學習方法，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：《深度學習》）

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

但由于我國人工智能起步較晚、發(fā)展歷程較短，人工智能人才儲備不足且培養(yǎng)機制不完善，導致我國人工智能產(chǎn)業(yè)內(nèi)有效人才缺口預計高達30 萬。作為人工智能技術的根基，深度學習已成為人工智能領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)掌握深度學習知識，達到就業(yè)水平，因此很多人通過讀知乎、博客文章的形式進行學習，但很難通過零散的知識點達到系統(tǒng)學習的效果；思維工程非理論，在深度學習理論理解不透徹的情況下，直接進行動手實踐，最終造成了只會調(diào)參數(shù)的局面。

怎樣才能擁有扎實的理論基礎做后盾？最終實現(xiàn)落地實際應用?

近期,深藍學院推出『深度學習：從理論到實踐』在線課程，本門課程將從基礎的數(shù)學模型以及算法實現(xiàn)出發(fā)，詳細講解CNN、 RNN、 LSTM等常見的深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型，以及在計算機視覺、自然語言處理等領域經(jīng)典任務中的應用。

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實驗室，主要研究方向為機器學習、自然語言處理。

在國際會議與期刊中發(fā)表多篇論文，研究課題包括文本多語境表示學習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態(tài)情感復雜網(wǎng)絡對股市的研究。

曾與考拉征信、春雨醫(yī)生、北京大學大數(shù)據(jù)研究院進行項目合作，先后在華為諾亞實驗室和微軟亞洲研究院實習。

洪振

高級研究員

博士畢業(yè)于中科院自動化所模式識別國家重點實驗室，主要研究領域包括深度學習、目標識別、語義分割、OCR等。

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

實踐項目

本門課程采用理論與實踐相結(jié)合，包括五個實踐！這里為大家詳細展示兩個。

實踐項目1：房價預測

房價預測是一個典型的回歸預測問題，經(jīng)常被當作機器學習算法的入門應用。基于神經(jīng)網(wǎng)絡的房價預測是利用全神經(jīng)網(wǎng)絡的強大擬合能力來擬合一個回歸函數(shù)。

本實踐所用數(shù)據(jù)集為波士頓地區(qū)的13個房產(chǎn)特征與對應的房價，通過訓練一個神經(jīng)網(wǎng)絡模型可以預測波士頓地區(qū)的房價。

實踐項目2 ：目標檢測

目標檢測任務需要從背景中分離出感興趣的目標，并確定這一目標的描述(類別和位置)，是從圖像分類過渡來的任務，目標檢測的應用主要包括人臉檢測、安防監(jiān)控、交通疏導等。本次實踐主要講解基于CNN的目標檢測的開山鼻祖:Faster RCNN。會從思想來源(分類任務到檢測的過渡)、網(wǎng)絡搭建和網(wǎng)絡預測三個方面展開，熟悉目標檢測的基礎框架。

實踐項目3：圖像分類

本實踐所用數(shù)據(jù)集為1000類的ImageNet數(shù)據(jù)集，共計120張樣本。會從模型搭建、模型訓練和網(wǎng)絡預測三個方面進行展開，熟悉整個圖像分類框架。

實踐項目4：手寫數(shù)字識別

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

實踐項目5：?文本分類

本次實踐利用標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)絡與循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡，或是兩者的搭配來創(chuàng)建一個文本情感分類模型，從而訓練出一個實際可用的分類模型，以此來支撐實際的業(yè)務需要。（詳細內(nèi)容添加文末客服領取）

學后收獲

1.充分理解相比于經(jīng)典的神經(jīng)網(wǎng)絡，深度神經(jīng)網(wǎng)絡強大的表示學習能力；

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

3.學會使用深度學習解決實際任務，及解決任務的整體流程；

4. 熟悉當下主流的深度學習框架Pytorch，并通過該框架做CV及NLP領域的實踐。

還能收獲什么？

1. 優(yōu)質(zhì)的學術圈子

伙伴們大多是來自985、211及海外院校碩博，在這里大家一起學習、進行討論與研究。獨一無二的優(yōu)質(zhì)圈子將是你未來學習與就業(yè)的寶貴資源。

2. 企業(yè)認可的證書

學完課程后將有機會收獲優(yōu)秀學員證書、畢業(yè)證書，為你的簡歷加分添彩。

課程服務

1. 三師助力

講師&助教及時答疑解惑，班主任全程帶班督學，幫你克服拖延，不斷進步。

2. 定期班會

助教會對作業(yè)進行1V1講評和指導；在班會中，學習更多技巧；在交流中收獲更多思路。

從這門課程開始你的深度學習吧！

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深度學習基礎算法全解