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[『編程語言』] 小象學院《深度學習》第四期 |
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小象學院《深度學習》第四期
主講老師： 李偉， 美國紐約城市大學博士 研究領(lǐng)域包括深度學習，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： 本次的深度學習課程主要包括三大部分： 1） 深度學習核心原理。了解深度學習運行的最核心數(shù)學原理，從而對后續(xù)的知識點擴展，模型設計與優(yōu)化技能打下基礎(chǔ)。 2） 深度學習知識點連接。會涵蓋主流的深度學習研究工程應用中碰到的大部分知識點，與大部分學習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用。結(jié)合所學的原理以及知識點，介紹比較重要的圖像和語言方面的應用，如增強學習，遷移學習，GAN等， 方便學員針對自身興趣的目標進行強化訓練。 面向人群： 1. 想了解和學習深度學習的學習者 2. 想學習深度學習的相關(guān)從業(yè)人員 3. 想轉(zhuǎn)行從事深度的學習者 學習收益： 通過本課程的學習，學員將會收獲： 1. 幫助學員系統(tǒng)性的掌握深度學習的基本原理，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計模型的思路 3. 培養(yǎng)學員面對工程及學術(shù)問題的思考解決能力 4. 快速積累深度學習項目經(jīng)驗 課程大綱： 第一課 深度學習總體介紹 1. 神經(jīng)網(wǎng)絡：傳統(tǒng)到現(xiàn)代 2. 深度學習應用特點 3. 深度學習發(fā)展方向 4. 深度學習框架比較：用Tensorflow進行課程學習 5. 實例：Tensorflow基礎(chǔ) 第二課 傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡 1. 神經(jīng)網(wǎng)絡起源：線性回歸 2. 從線性到非線性：非線性激勵 3. 神經(jīng)網(wǎng)絡的構(gòu)建：深度廣度復雜度擴展 4. 神經(jīng)網(wǎng)絡的“配件”：損失函數(shù)，學習率，動量，過擬合 5. 實例: 傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn) 第三課 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡－基礎(chǔ)篇 1. 鏈式反向梯度傳導 2. 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡－卷積層：正向反向推導 3. 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡－功能層：非線性激勵，降維，歸一化，區(qū)域分割，區(qū)域融合 4. 實例：簡單卷積神經(jīng)網(wǎng)絡運行 第四課 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡－高級篇 1. AlexNet 最早的現(xiàn)代神經(jīng)網(wǎng)絡 2. VGG，GoogleNet,，ResNet. 近期的高級網(wǎng)絡 3. Deepface 結(jié)構(gòu)化圖像網(wǎng)絡 4. U-Net 深度圖片生成網(wǎng)絡：逆卷積作用 5. 實例：利用已有模型進行物體分類／特征提取 第五課 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡－目標分類 1. 目標分類基本框架 2. 遷移學習 3. 個人研究分享：如何設計新的的網(wǎng)絡 4. 實例訓練：表情識別／人臉識別／動物識別 第六課 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡－目標探測 1. 目標探測介紹 2. 傳統(tǒng)方法總結(jié)－DPM 3. RCNN 系列：RCNN，F(xiàn)ast RCNN，F(xiàn)aster RCNN 4. YoLo系列 5. 實例：目標探測模型訓練／部署 第七課 遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡 1. RNN基本原理 2. 升級版RNN：LSTM 3. 語言特征提取 Word2Vec 4. 實例：LSTM用于語句生成 第八課 遞歸網(wǎng)絡卷積網(wǎng)絡結(jié)合： CNN＋RNN 1. CNN＋RNN 2. 圖片標注：學會看圖說話 3. 視頻分類：時間信號幫助更多 4. 圖片問答：對話機器人升級版 5. 實例：圖片標注實例 第九課 生成對抗網(wǎng)絡：GAN 1. GAN原理基礎(chǔ) 2. 深度GAN：GAN ＋深度學習 3. 條件GAN：生成圖片由我控制 4. info GAN：無監(jiān)督找特征 5. Wasserstein GAN：理論創(chuàng)新 6. 實例：Pix2Pix 自定義圖片生成 第十課 增強學習 1. 增強學習基礎(chǔ) 2. DQN 深度增強學習 3. DQN 改進模型 4. A3C 模型：高效游戲機器人 5. 實例：DQN用于Atari游戲?qū)W習
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發(fā)表于 2019-6-2 19:18:21
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