【快班】快速成为深度学习全栈工程师
人工智能
13周
18人
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- Elephantameler
过去几年，得益于高速的计算芯片（GPU）及大量的标注数据，作为当下最流行的机器学习方法，深度学习在各个应用领域中都取得了突破性的成绩，例如：辅助驾驶，人机交互，医疗诊断，视频分析，自动翻译等。从而使得深度学习全栈工程师（即独自一人设计整套深度学习工业生产系统）供不应求，月薪平均尽达到4万人民币/月。
我们将以工业上经典项目人脸识别系统以及高阶项目人体姿态估计系统来带领大家学习到如何根据客户需求设计出自己的深度学习解决方案，更有大量工业前沿技术如半精度训练、模型压缩及量化等。学习完系列课程之后不仅对Python语言、PyTorch、TensorFlow、MXNet等主流框架得心应手，更能准确抓住客户需求的核心，设计和训练出高精度的模型、使用模型的压缩和量化大量减小算法的时间和空间复杂度，及快速布局在多种设备上，包括大型服务器和树莓派，从而达到根据客户需求游刃有余地设计高效的深度学习系统。作为深度学习全栈工程师，在任何公司的深度学习相关岗位上都能得心应手，初入职年薪20万，工作2至3年后年薪可达35万+。
《快速成为深度学习全栈工程师》
《深度学习全栈工程师进阶案例实战》
《深度学习全栈工程师的究极进化》。
本次课程《快速成为深度学习全栈工程师》将教授深度学习基础知识，用CIFAR-100作为例子动手设计整个深度学习项目的生产环境和流程；
预计2020年2月开设《深度学习全栈工程师进阶案例实战》将教授深度学习和半精度训练的理论知识，以及物体分类、人脸检测、人脸识别的实战项目；
预计5月开设《深度学习全栈工程师的究极进化》将教授深度学习高阶理论知识、大规模分布式的原理和模型的量化与压缩，以及多人体姿态识别实战项目。
本次课程为入门课程：《快速成为深度学习全栈工程师》。
- 第1课 理论学习：深度学习与自然语言处理简介
- 第2课 理论学习：计算机视觉简介
- 第3课 动手实战：主流深度学习计算框架的对比与新特性
- 第4课 动手实战：Python和Numpy基础入门
- 第5课 动手实战：搭建自己的深度学习平台
- 第6课 动手实战：PyTorch的科学计算以及Jupyter工具的使用
- 第7课 动手实战：线性回归理论与房价预测实战
- 第8课 动手实战：PyTorch神经网络的搭建，参数的初始化及网络层自定义
- 第9课 理论学习：物体分类任务简介
- 第10课 动手实战：物体分类主流算法分析与对比
- 第11课 动手实战：动手搭建物体分类神经网络
- 第12课 动手实战：分类网络的训练技巧及可视化训练
- 第13课 动手实战：动手解决百分类任务-CIFAR100
拥有Windows, Linux或MacOS系统的电脑；Python3.5+；PyTorch1.1+
对深度学习有浓厚兴趣的大二学生或工作两年以上的相关从业人员
深度学习基础理论和工业生产知识以及整套深度学习设计流程
学费: ￥400 ( 固定学费: ￥300， 逆向学费: ￥100 )
新颖的课程收费形式：“逆向收费”约等于免费学习，仅收取300元固定收费+100元逆向学费，学习圆满则逆向学费全额返还给学员！