亲自动手写一个深度学习框架

0人 购买 好评度 - 收藏
  • 完整课程
更多班级

完整课程

支持随到随学,23年12月过期

¥238.00

本班因教学质量问题暂时不能报名。 查看详情

课程因违反平台规定暂时不能报名。

立即报名

课程概述

课程目录

学员评论

老师介绍

  • 刘高联

    刘高联

    算法工程师,主要从事图像处理、计算机视觉和火灾科学相关工作。 有丰富的项目经验,所开发的森林火灾预警系统已成功实现部署,并多次捕获真实火情。 有多年C/C++使用经验,熟悉开源计算机视觉库Opencv,对前景检测、目标跟踪和深度学习算法有深入的研究,并有自己的独特见解。
简  介 Caffe、Tensorflow和Keras等框架灵活好用,但也屏蔽了很多技术细节!当我们学习所谓的“人工智能”时,主要是在学习API的调用,这对我们的模型调优很不利! 本课程鼓励大家亲自动手写一个深度学习框架,理解常用技术的底层实现原理,特别是对于半路出家,渴望转行到AI岗的朋友们,这样做对提高面试竞争力是很有利的。
课程目标
通过模拟Caffe,亲自动手写一个深度学习框架,搞懂底层原理,进而掌握复现新型模型的能力。
 
适用人群
人工智能、计算机视觉方向的本科生,研究生;IT工程师;对深度学习感兴趣者。
   
课程简介
Caffe、Tensorflow和Keras等框架灵活好用,但也屏蔽了很多技术细节!当我们学习所谓的“人工智能”时,主要是在学习API的调用,这对我们的模型调优很不利!
本课程鼓励大家亲自动手写一个深度学习框架,理解常用技术的底层实现原理,特别是对于半路出家,渴望转行到AI岗的朋友们,这样做对提高面试竞争力是很有利的。


本课程程做了如下安排:
1.现场板书完成数学推导,绘图帮助理解;
2.围绕MLP,一边探索各种深度学习理论,一边用Python实现;
3.采用C++来正式编写深度学习框架;
4.矩阵运算库采用Armadillo,模型保存采用protobuf,网络配置采用json,相关库的使用课程都会详细介绍,无需担心;
5.有任一编程语言基础和高等数学基础即可选修本课程,课程中会穿插讲解重点的Python、C++语法知识。


联系方式:
QQ 1657570626

课程风格截图:


 

 

 

* 课程提供者:刘高联

老师还为你推荐了以下几门课程