第二部分 让机器能“看”的现代技术视频课程

课程目标:介绍计算机视觉领域的发展,以及深度学习技术在这个领域取得的突破,帮助大家理解卷积神经网络,以及最近的发展,并使用 PaddlePaddle 去实现相关网络。

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4.8分 共8课时,共1小时29分钟
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  1. 课程介绍
  2. 课程大纲
课程目标

介绍计算机视觉领域的发展,以及深度学习技术在这个领域取得的突破,帮助大家理解卷积神经网络,以及最近的发展,并使用 PaddlePaddle 去实现相关网络。

适用人群

互联网、多媒体、智能化等it行业

课程简介

计算机视觉是人工智能发展历程中具有代表性的领域,计算机视觉作为机器获取信息的重要手段之一,其应用场景遍布很多地方,本节课给出计算机视觉的概述。接着深入探讨计算机视觉的具体的问题和核心思想,帮助大家从新的视角来看计算机视觉这个重要的领域。人们对于生物视觉的研究产生了其对于机器实现视觉智能的探索,通过借鉴神经科学和脑科学的研究,科学家们给出了在计算机视觉中的具备良好表现的卷积神经网络模型,这也是我们目前依赖的重要结构之一。课程中我们会简单介绍这样的网络结构,我们会分析卷积网络组成单元,对其中的原理进行分析,帮助大家更好地掌握这样的一个经典的神经网络结构。接着会进入现代计算机视觉的大门,深度学习在计算机视觉中最为令人兴奋的突破就在 AlexNet,这是来自多伦多大学 Hinton 组的 Alex 的代表性工作,该工作引领了深度学习的潮流,在这之后计算机视觉完全由深度学习统治了,我们将会给出 AlexNet 网络结构的讲解。以及给出 VGG 网络模型的结构和组成单元及其特性的讲解。而目前最为常用的ResNet 网络是令人震惊的结构,这项技术帮助我们设计出了超过百层甚至上千层的网络,本课最后介绍 ResNet 的结构和核心思想,帮助大家理解 ResNet 网络


第一章让机器能“看”的现代技术
8节1小时29分钟
1-1计算机视觉深入认知 [免费试看]
15:04
1-2计算机视觉小普及 [免费试看]
05:14
1-3源自视觉神经原理的卷积网络简介 [免费试看]
06:49
1-4卷积网络深入理解 [免费试看]
11:23
1-5AlexNet 深度学习关键突破 [免费试看]
11:37
1-6VGG网络 更深的架构尝试 [免费试看]
07:04
1-7ResNet 深度学习模型的深度究竟能有多深 [免费试看]
12:11
1-8PaddlePaddle 加持下的卷积网络实现 [免费试看]
20:03
讲师介绍
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讲师评分4.8分
Neil 朱小虎,University AI 创始人 & Chief Scientist,深度学习专家,UniversityAI-AI-Unconference Meetup 组织者,致力于推进世界人工智能化进程。制定并实施 UAI 中长期增长战略和目标,带领团队快速成长为人工智能领域最专业的力量。 作为行业领导者,UAI一起在2014年创建了TASA(中国最早的人工智能社团), DL Center(深度学习知识中心全球价值网络),AI growth(行业智库培训)等,为中国的人工智能人才建设输送了大量的血液和养分。
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