小象學(xué)院《深度學(xué)習(xí)》第三期

show0p · 發(fā)表于 2019-6-2 11:55:53

主講老師：

李偉，美國紐約城市大學(xué)博士

研究領(lǐng)域包括深度學(xué)習(xí)，計算機視覺，人臉計算以及人機交互，即將畢業(yè)加入美國頂級云計算平臺人工智能研究組。在CVPR，ECCV等頂級會議上發(fā)表了多篇學(xué)術(shù)文章，同時他還是WACV，ACCV，ECCV等重要視覺會議以及MVA，CVIU等期刊的審稿人。

課程簡介：

本次的深度學(xué)習(xí)課程主要包括三大部分：

1）深度學(xué)習(xí)核心原理。了解深度學(xué)習(xí)運行的最核心數(shù)學(xué)原理，從而對后續(xù)的知識點擴展，模型設(shè)計與優(yōu)化技能打下基礎(chǔ)。

2）深度學(xué)習(xí)知識點連接。會涵蓋主流的深度學(xué)習(xí)研究工程應(yīng)用中碰到的大部分知識點，與大部分學(xué)習(xí)資料孤立進行知識點介紹不同，會結(jié)合主講人自身總結(jié)找到所有知識點之間的聯(lián)系，便于系統(tǒng)掌握。

3）介紹不同知識點的代表應(yīng)用。結(jié)合所學(xué)的原理以及知識點，介紹比較重要的圖像和語言方面的應(yīng)用，如增強學(xué)習(xí)，遷移學(xué)習(xí)，GAN等，方便學(xué)員針對自身興趣的目標(biāo)進行強化訓(xùn)練。

面向人群：

   1.  想了解和學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)者
   2.  想學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)的相關(guān)從業(yè)人員
   3.  想轉(zhuǎn)行從事深度的學(xué)習(xí)者

學(xué)習(xí)收益：

通過本課程的學(xué)習(xí)，學(xué)員將會收獲：
1. 幫助學(xué)員系統(tǒng)性的掌握深度學(xué)習(xí)的基本原理，以及從基本概念到各個先進模型的轉(zhuǎn)化思路

2. 了解研究過程中定義問題設(shè)計模型的思路

   3.  培養(yǎng)學(xué)員面對工程及學(xué)術(shù)問題的思考解決能力
   4.  快速積累深度學(xué)習(xí)項目經(jīng)驗

課程大綱：

第一課深度學(xué)習(xí)總體介紹

1. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：傳統(tǒng)到現(xiàn)代

2. 深度學(xué)習(xí)應(yīng)用特點

3. 深度學(xué)習(xí)發(fā)展方向

4. 深度學(xué)習(xí)框架比較：用Tensorflow進行課程學(xué)習(xí)

第二課傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

1. 線性回歸

2. 非線性激勵函數(shù)

3. loss 函數(shù)，常見問題：過擬合，正則化，dropout

實例：傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)絡(luò)實現(xiàn)

第三課反向反饋：深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)化基礎(chǔ)

1. SGD 梯度下降介紹

2. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的梯度優(yōu)化

3. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練

實例：反向梯度優(yōu)化對比

第四課卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

1. 卷積核以及卷積層

2. AlexNet 最早的現(xiàn)代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

3. VGG，GoogleNet,，ResNet. 近期的高級網(wǎng)絡(luò)

實例：利用已有模型進行物體分類／特征提取

第五課遷移學(xué)習(xí)

1. 理論分析

2. 遷移模型&原始訓(xùn)練模型

3. 如何設(shè)計新的的網(wǎng)絡(luò)

實例：表情識別／人臉識別／動物識別

第六課與時域信息相關(guān)的深度學(xué)習(xí)

1. RNN

2. LSTM

3. 圖片標(biāo)題生成

4. 視頻處理

實例：LSTM用于圖片標(biāo)題生成

第七課自然語言處理

1. 處理之前：speech to text

2. 詞語表達，word2vect

3. 語句生成LSTM

實例：根據(jù)上下文回答問題

第八課給予深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測

1. 傳統(tǒng)的目標(biāo)檢測方法

2. 初代算法： Region CNN

3. 升級： SPP Net， Fast RCNN， Faster RCNN

4. 深度學(xué)習(xí)另辟蹊徑： YoLo 和SSD

實例：自動駕駛的核心：實時目標(biāo)檢測

第九課深度卷積神經(jīng)偶的重要應(yīng)用

1. 圖片問答

2. 圖像模式轉(zhuǎn)換

3. 圖像高清化

4. 圍棋程序， Alpha go

5. 自動游戲機器人，DeepMind Atari

實例：圖片藝術(shù)風(fēng)格轉(zhuǎn)化

第十課無監(jiān)督學(xué)習(xí)：對抗網(wǎng)絡(luò)GAN

1. 傳統(tǒng)無監(jiān)督學(xué)習(xí) Autoencode，K Means，Sparse Coding

2. RBM 限制博斯曼機，深度學(xué)習(xí)的另一支

3. 生成對抗網(wǎng)絡(luò) GAN

實例：機器生成圖片，以假亂真

第一課_深度學(xué)習(xí)總體介紹
視頻-第一課_深度學(xué)習(xí)總體介紹
第二課_傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
視頻-第二課_傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
第三講_卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)－基礎(chǔ)篇
視頻-第三講_卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)－基礎(chǔ)篇
第四講_卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)－高級篇
視頻-第四講_卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)－高級篇
第五講_卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)－目標(biāo)分類
視頻-第五講_卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)－目標(biāo)分類
第六講_卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)－目標(biāo)探測
視頻-第六講_卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)－目標(biāo)探測
第七講_遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
視頻-第七講_遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
第八講_卷積網(wǎng)絡(luò)+遞歸網(wǎng)絡(luò)
視頻-第八講_卷積網(wǎng)絡(luò)+遞歸網(wǎng)絡(luò)
第九講_生成對抗網(wǎng)絡(luò)
視頻-第九講_生成對抗網(wǎng)絡(luò)
第十講_增強學(xué)習(xí)
視頻-第十講_增強學(xué)習(xí)

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2442159921 · 發(fā)表于 2019-6-2 12:51:22

感謝樓主的分享,學(xué)習(xí)一下

yuan71058 · 發(fā)表于 2019-6-2 13:03:19

資源共享吧真是一個好地方！

asaSKTY · 發(fā)表于 2019-6-2 13:44:11

膜拜神貼，后面的請保持隊形！

lev · 發(fā)表于 2019-6-2 14:03:50

會飛的烏鴉 · 發(fā)表于 2019-6-2 18:11:35

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上善若水 · 發(fā)表于 2019-6-2 22:50:49

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lonelyboy568 · 發(fā)表于 2019-6-3 07:40:57

小象學(xué)院《深度學(xué)習(xí)》第三期

papijian520 · 發(fā)表于 2019-6-3 09:25:33

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zero0 · 發(fā)表于 2019-6-4 01:32:56

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