- 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:
-
课程介绍
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往期学员作品
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你将获得
- 掌握某些知识点
- 学会某些技巧(或思路)
教学服务
1v1专属答疑服务
BAT专家面试辅导
讲师介绍
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。
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。
课程详情
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