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          新疆时时彩娱乐平台 > 新疆时时彩96开奖号商务会议 > 最有实力的私彩平台 > 2018人工智能前沿实战班之目标检测(北京) 更新时间:2018-12-24T16:52:49

          2018人工智能前沿实战班之目标检测(北京)
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          2018人工智能前沿实战班之目标检测(北京) 已过期

          会议时间:2018-12-29 09:00至 2019-01-06 18:00结束

          会议地点: 北京  中科院自动化所  北京海淀区中关村东路95号

          会议规模:30人

          主办单位: 马上科普

          发票类型:增值税普通发票
          领取方式:会前快递 会后快递 现场领取 
          发票内容: 会议服务费 技术服务费 培训费 服务费 
          参会凭证:邮件/短信发送参会通知 现场凭电话姓名参会

          行业热销热门关注看了又看 换一换

                会议介绍

                会议内容 主办方介绍


                2018人工智能前沿实战班之目标检测(北京)

                2018人工智能前沿实战班之目标检测(北京)宣传图

                会议时间为:12月29-30日 1月5-6日 线下4天


                人工智能前沿实战班」是国内最前沿、最专业的人工智能课程。将让你在AI国家队的指导下,高效掌握人工智能技术的原理和技巧,突破职场前沿。

                首期实战班聚焦“目标检测”,将于12月29日在北京与您见面。课程采取线下小班教学形式,最小化学习负担,最大化实战效果,带领学员不走弯路不踩坑,快速突进实战目标,并直接跟进这一领域最先进的前沿技术。


                学习模块:30天的预习辅导、4天的线下面授、不限时在线实训、在线答疑、以及结业测验等模块

                适宜人群:有编程和数学基础的人(一流高校理工科教育背景优先)


                亮点一:线下教学,现场演练

                首期前沿实战班将在北京线下开课,在30人以内的小班环境中,由讲师面对面教学,同学现场讨论,实战项目现场演练,手把手教会为止。通过线下教学和随时答疑,使你掌握目标检测典型应用场景,练就工业级项目的实战能力。


                亮点二:AI国家队全程提供师资资源

                课程的讲师团队来自AI国家队——中科院自动化所,主讲为国内AI领域青年科学家的领军人物之一,从而保证授课内容的专业性、严谨性和领先性。届时课程将邀请来自国内AI独角兽的首席技术官、应用AI技术实现科研突破的青年科学家分享实战经验。此外,你还将得到一名固定助教全程实时辅导,从制定学习计划开始,直到达成学习目标。


                亮点三:重磅内容+轻量型课程

                目标检测技术是目前实际应用最多的AI技术,广泛应用于以下领域:

                智能监控:公共安全监控,交通场景监控,家庭环境监控;虚拟现实:交互式虚拟现实,游戏控制,角色动画,远程会议;高级人机交互:手语翻译,手势控制,高噪声环境信息传递;动作分析:基于内容的运动视频检索,运动项目个性化训练;自主导航:车辆导航,机器人导航,无人机导航;机器人视觉:工业机器人,室内服务机器人,太空探测器等。

                课程将聚焦应用场景的需求,详细剖析目标检测技术的原理和方法,以AI的世界观为主线,串联起目标检测技术所必备的最小化知识,带领你全景俯瞰AI新大陆,手握路线图、快速攻城拔寨。


                亮点四:作业项目考核三管齐下

                开课前提供Python、数学相关的课件和作业做预习。每次线下课通过GPU + JupyterNotebook提供交互式代码环境。在线完成作业,讲师和助教1v1在线批改。完成全部课程学习后进行为期3周的实战项目考核,从而在不断的实战中掌握目标检测核心算法和实战技能。


                亮点五:提供GPU云实验平台

                还原BAT真实生产环境,提供工业数据和价值数十万的GPU云实验平台(提前装PyTorch等主流DL框架和相关数据)。提供完善的实验平台供您动手、真枪实战,拒绝纸上谈兵。


                领先一步突破前沿

                「人工智能前沿实战班」首期推出轻量化课程,主题是“目标检测”,仅需4999元,超低价深度研习顶尖课程。完成实战项目,掌握学习方法,还有机会赢取额外奖学金。

                12月29日北京线下开班

                首期课程仅有30席

                抢先预约,迈出职场突破的第一步!

                参会请联系客服:gb228.net

                查看更多

                马上科普

                举办了2018人工智能前沿实战班之目标检测(北京)。

                会议日程

                (最终日程以会议现场为准)


                课程大纲​​​​​​​

                第一部分:个性化预习

                提前30天开始预习

                根据不同学员的基础,咨询定制预习方案,提供Python、数学相关的课件和作业做预习。

                 

                第二部分:线下面授

                DAY1:数学及编程基础

                1、课程概览:目标检测问题介绍

                2、编程基础:Python基础、Linux基础与服务器使用

                3、数学基础:线性代数、概率论基础等

                4、机器学习基础:传统模型、模型评估与选择、模型优化等

                DAY2:深度学习基础

                1、深度学习基础:深度神经网络包括激活函数、BP算法等;卷积神经网络包括VGGNet、ResNet等

                2、深度学习平台:各平台基本原理介绍; PyTorch平台介绍与案例实践

                 

                第三部分:线上答疑和作业

                DAY3-DAY7

                1、Python

                2、机器学习和Sklearn

                3、深度神经网络基础

                4、卷积神经网络基础

                5、PyTorch

                边学边练,及时巩固,碎片化时间也能轻松学习。

                直面未来工作中将遇到的挑战,将知识转化成能解决工作中实际问题的能力。

                 

                第四部分:线下面授及在线实训

                DAY8:目标检测基础及算法

                1、目标检测基础:传统目标检测

                2、深度学习检测算法:双阶段目标检测算法包括Faster R-CNN等;单阶段目标检测算法包括SSD等

                DAY9: 项目实战—从数据到算法

                1. 自然图像目标检测

                2. 行人检测

                3. 人脸检测

                4. 车牌检测

                 

                第五部分:结业考核作业

                DAY10-DAY31

                在为期3周的测验模块,为每位学员布置一项目标检测的实战项目测验,考核学员的完成度和准确度

                时间

                模块

                内容

                报名之⽇-12⽉28⽇

                预习

                PC端环境配置和JupyterNotebook使⽤

                 

                云平台登录和使⽤

                 

                Python语法

                 

                相关机器学习和Numpy、Sklearn

                 

                相关深度神经⽹络基础和数学

                 

                卷积神经⽹络基础和数学

                 

                PyTorch

                 

                12⽉29⽇

                课程概览

                目标检测问题介绍

                问题具体定义、简要叙述涉及到的相关技术

                编程基础

                1. Python基础

                1. 元素、列表、字典等基础数据形式,函数、类等
                常⽤形式

                2.常⽤库NumPy、SciPy、PIL、Opencv、Matplotlib等

                2. Linux基础与服务器使⽤

                1. Ubuntu环境介绍,常⽤命令cd、ls、cp、nvidiasmi等等
                2. 程序运⾏⽅式:Notebook使⽤

                数学基础

                1. 线性代数等

                标量、向量、矩阵、范数、矩阵乘法、导数、线性
                空间等

                2. 概率论基础等

                样本、概率、随机变量、期望⽅差、条件和边缘概
                率分布

                机器学习基础

                1.传统模型

                Logistic回归、Softmax分类、线性分类器、SVM、数据降维(PCA等)

                2.模型评估与选择、模型优化等

                数据集划分、模型复杂度、模型选择、模型优化
                (梯度下降等)

                12⽉30⽇

                深度学习基础

                1.深度神经⽹络包括激活函数、BP算法等

                图像⾊彩空间、全连接操作、激活函数、与⽣物神
                经元联系、正向推理、反向优化、BP求梯度等

                2.卷积神经⽹络包括VGGNet、ResNet等

                基础:卷积、池化、激活函数、Dropout、Data
                Augmentation、Batch Normalization;代表性算法:
                AlexNet、VGGNet、ResNet;应⽤:在图像分类中
                的性能,ImageNet竞赛

                深度学习平台

                1.各平台基本原理介绍

                简要介绍各个平台:TensorFlow、Caffe、Torch、PyTorch;强调其两个特性:1)⾃动求导和2)调⽤GPU

                2.PyTorch平台介绍与案例实践

                Pytorch基本元素包括矩阵、变量等的表⽰,基本运算⽅式,深度学习相关的模块,图像分类和回归等实例

                时间

                模块

                内容

                12月31日-2019年1月4日

                线上答疑和作业

                Python

                 

                机器学习和Sklearn

                 

                深度神经⽹络基础

                 

                卷积神经⽹络基础

                 

                PyTorch

                 

                2019年1⽉5日

                ⽬标检测基础

                传统⽬标检测

                HOG +SVM原理及应⽤实例

                检测问题的相关评价指标,⽬标函数等等基础元素

                深度学习检测算法

                1.双阶段⽬标检测算法包括Faster RCNN等

                RCNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN,其他⽅法如:R-FCN、Mask RCNN等

                2.单阶段⽬标检测算法包括SSD等

                主要是YOLO、SSD、RetinaNet,其他可以简要介绍相关扩展⽅法DSSD等

                3.两类⽅法的优缺点对⽐分析

                 

                2019年1⽉6日

                项目实战:从数据到算法

                1.⾃然图像⽬标检测

                1.不同类型数据数据预处理
                2.模型建⽴原则
                3.训练过程调试
                4.结果评估与反馈

                2.⾏⼈检测

                3.⼈脸检测

                4.车牌检测

                2019年1⽉7⽇-1⽉25⽇

                结业考核作业

                 

                 

                查看更多

                会议嘉宾


                即将更新,敬请期待

                参会指南

                会议门票 场馆介绍


                价格: 原价:4999元。 优惠价:3人以上,请联系客服:gb228.net

                时间:12月29-30日 1月5-6日 线下4天

                地点:北京 中科院自动化所

                限定30席,仅剩8席

                 

                你可能还想问?

                Q : 上课方式是怎样的? 

                A : 培训班采用线上线下相结合的方式,线上内容分为在线答疑和在线实训,线下内容为线下面授,顶级讲师面对面授课辅导。

                 

                Q : 怎样的基础才能报名该课程?

                 A : 学过编程、高数、概率统计、Python,有一定的机器学习基础。

                 

                Q : 不在北京怎么参加线下部分的课程?

                A : 我们不提供住宿,但是可以帮助大家协调住宿。如果实在无法参加线下的集训部分,仍然可以获得线下集训的课程讲义、代码和相关项目资料,您在自己实现具体项目时遇到任何问题可以随时咨询讲师。

                查看更多

                中科院自动化所

                中国科学院自动化研究所(Institute of Automation,Chinese Academy of Sciences)成立于1956年10月,是中国最早成立的国立自动化研究机构。1968年,自动化所整建制划入空间技术研究院,更名为空间控制技术研究所,番号中国人民解放军第五○二研究所。1970年,根据自动化学科技术发展的需要,中国科学院重建自动化研究所。

                自动化所已形成立足智能技术,聚焦复杂信息的智能计算、复杂系统的智能控制、集成化智能系统三个重要方向,基础研究、应用开发与高技术产业化“三位一体”,相互支持、相互补充的格局。

                截至2017年底,自动化所共有在职职工896人,其中科技人员795人,科技支撑人员54人;有4个二级学科博士、硕士研究生培养点,并设有1个博士后流动站;共有在学研究生663人(其中博士407人,硕士256人),在站博士后59人


                温馨提示
                酒店与住宿: 为防止极端情况下活动延期或取消,建议“异地客户”与新疆时时彩娱乐平台客服确认参会信息后,再安排出行与住宿。
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                会议支持:

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                  根据会员等级的不同,每抵用1元可使用的积分也不一样,具体可参见PLUS会员页面。 仅PC站支持。

                会议地点 查看大图

                部分参会单位

                • 浪潮集团有限公司

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