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送票 | 刚刷完李飞飞斯坦福CS231n,我反手就是满屏原创代码

AI研习社2019-03-13 16:09:21

没错,刚刷完 李飞飞主讲的斯坦福CS231n学霸们就要开实战分享课了!


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3月28日起,雷锋字幕组联合AI慕课学院将推出3期以“斯坦福深度视觉识别课CS231n”为主题的Live实战分享课。(原创代码+论文解读+场景应用+实用套路)


活动邀请到来自CHISON 医学影像、BIGO LIVE、某金融科技的3位资深算法工程师,分享他们的视觉识别实战经验。


第一期《我来手把手教你用TensorFlow实现DQN》将于3月28日(周三)20:30开场!


/实战分享课01/



分享人


我是张智伟,现就职于CHISON医疗科技公司。大学时期学的是光学专业,大四时对人工智能产生兴趣,后经过一番努力学会了编程和机器学习的相关知识。


毕业后如愿以偿地成为一名深度学习算法工程师,从事图像优化方面的研究。


分享提要


斯坦福大学的CS231n被许多深度学习领域的大咖赞誉,其优质的内容更是受到所有学习者的肯定。


本次分享就CS231n课程L14中提到的经典算法 DQN 进行更加深入与细致的讲解。


分享中,我们不仅会带领观众仔细阅读提出该算法的原始论文,同时,我们还会根据所阅读的内容对DQN进行复现。


实现方面,我们使用常见的TensorFlow框架,分享过程中不仅会给出完整的代码链接,还会对重点部分进行解读。


最后要说的是:所有的代码和内容均为原创,观众可以在分享结束后尽情提问或者提出改善的建议。


分享时间


3月28日(周三)20:30 - 21:30


/实战分享课02/



分享人


我是李振,现就职于BIGO。北京航空航天大学获博士学位,原中国舰船研究院高级工程师。


Machine Learning(Pattern Recognition)科班出身,做过分布式系统开发的码农、焊过电路板、调过DSP/FPGA,玩过Computer Vision和Compressed Sensing相关的一些数学的东西,在体制内也拿到了副高的title。在这波大潮里,又回归到Deep Learning。从事图像分类和语音识别的方向。


分享提要


所有模型、算法都只是工具。来壶茶,大家坐下来聊一聊。用这些工具,我们能做什么事情?怎么做?如何做好?抛砖引玉,今天我先来分享一下“图像分类和网络优化”。


分享时间


4月2日(周一)20:30 - 21:30


/实战分享课03/



分享人


我是陈闽川,复旦大学微电子硕士,前华为和西门子员工,目前跨界到人工智能领域从事语音识别方面的研究。


回顾我的转行经历,实在是一段辛酸的经历。从2年前AlphaGo战胜李世石开始对深度学习产生兴趣,于是泡知乎逛水木查找讯息资料,上淘宝亚马逊买书撸代码,寻Cousera探Udacity开启AI之路,折腾过AWS也自己搭过深度学习服务器,尝试过Tensorflow、Caffe 、Mxnet等框架。


在仿徨迷失中慢慢走进机器学习深度学习这片广袤森林,沿着别人崎岖的轨迹探寻着自己的路。


分享提要


我从图像开始入门深度学习,CS231n是必由之路,在打怪升级中不断积累自己的经验和直觉。


本次Live,我将结合自己的切身体会告诉你转行及入门深度学习的一些领悟。帮助想跨界入门深度学习的小白节省时间,并且掌握好的学习方法继续进阶。同时结合我过去的专业背景和大家聊聊人工智能大潮中AI芯片的机遇与挑战。


分享时间


待定


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