深度学习入门指南视频教程

课程目标:了解深度学习技术的背景,明确学习内容和路线,掌握对初学者友好的学习方法以及收集经典学习资料,这些对于深度学习初学者以及想转行的传统IT开发工程师来说尤为关键。本次课程将重点针对上述方面进行详细讲解,真正让深度学习的入门变得轻松。本课程最后也提供了转行深度学习的真实案例,希望能给大家提供一定的参考。

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4分 共9课时,共34分钟
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  1. 课程介绍
  2. 课程大纲
课程目标

了解深度学习技术的背景,明确学习内容和路线,掌握对初学者友好的学习方法以及收集经典学习资料,这些对于深度学习初学者以及想转行的传统IT开发工程师来说尤为关键。本次课程将重点针对上述方面进行详细讲解,真正让深度学习的入门变得轻松。本课程最后也提供了转行深度学习的真实案例,希望能给大家提供一定的参考。

适用人群

深度学习初学者;想转行深度学习的传统IT开发工程师

课程简介

本次课程分为四个部分,具体如下:

第一章是概述,先介绍了常见的几个概念的区别。然后主要介绍了深度学习目前擅长的领域,比如计算机视觉、自然语言处理、语音识别等研究方向。接着展示了目标检测方向YOLOv3算法的实际效果。最后讲述了借助深度学习可以辅助玩跳一跳游戏。

第二章介绍了随着GPU等硬件的加速、大量的标注数据和公开的数据集以及技术本身的迭代更新,借助算力、数据、模型的突破,神经网络摇身一变,以深度学习的方式重新回到了我们的视野。然后本章接着讲述了人脑的视觉机理,这可以加深对深度学习原理的认识和理解。

第三章主要介绍了在学习该技术前的先修课程。鉴于庞大的学习量以及一定的学习难度,介绍了对初学者友好的从上至下(Learning by doing)的学习方式。基于该方法,详细举例说明如何在新的学习方式下,逐步深入地学会基于深度学习的图像分类算法。接着本章推荐了计算机视觉、自然语言处理、强化学习领域的经典入门视频,对于学习过程中可能遇到的问题给出了相关的建议。

第四章主要介绍了传统IT开发工程师转行到深度学习的案例。案例包括中学编程培训老师转行深度学习以及php开发程序员转行深度学习两个案例。在本章最后,结合自己的观察和体会,给出了相关的转行建议。


        

第一章深度学习入门指南概述
1节4分钟
1-1深度学习入门指南概述 [免费试看]
04:55
第二章深度学习简介
3节8分钟
2-1神经网络的发展历程 [免费试看]
02:25
2-2ImageNet数据集以及ILSVRC比赛
02:34
2-3人脑视觉机理
03:46
第三章入门学习资料与建议
3节15分钟
3-1学习内容及传统学习路线
05:14
3-2对初学者友好的学习方法详解
05:49
3-3经典入门学习视频介绍与学习建议
04:06
第四章深度学习转行案例
2节5分钟
4-1转行案例一
01:40
4-2转行案例二
03:51
讲师介绍
舒畅
讲师评分4.0分
华中科技大学硕士研究生,多年深度学习项目实战经验。主要研究深度学习在计算机视觉领域的具体应用,同时擅长数字图像处理与机器学习。读研期间参与多个深度学习方向的项目,有丰富的实战经验,特别是在图像美化、图像识别、目标缺陷检测、文档信息自动提取(包含OCR)等方面有深入研究。善于用类比等方式讲解复杂、抽象的概念,乐于分享自己独特的见解与感悟。同时,积极关注深度学习领域的最新进展,并将相关技术通过博客、MOOC等方式进行分享并运用到实际项目开发当中。
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