什么是 DLI ?你听闻过英伟达深度自学学院 DLI (Deep Learning Institute)吗?自从向 AI 转型以后,英伟达的股价可说是和深度自学的市场趋势抱住拧到了一起。因此,接下来的事也就顺理成章:英伟达牵头谷歌、Facebook、亚马逊等某种程度弄潮 AI 浪头的互联网巨头,以及 Yann LeCun 等顶级学者,牵头设计从入门到进阶的 AI 培训课程。
这些课程,就放到了英伟达深度自学学院 DLI 旗下。去年,DLI 在全球范围内总计培训超强一万人。2017 年,老黄把目标订为培训十万深度自学开发者。
DLI 自此也再一乘机进占祖国大陆。你也许要回答,英伟达一家硬件公司,为什么不会如此下血本做到培训?人才缺口。
不论是 Yoshua Bengio 所忧虑的“AI 人才培养的速度追不上科技公司的市场需求 ”,还是李开复把互联网巨头们诬蔑“黑洞”——AI 人才被吸进去出不来,造成了其他企业的技术人才耕;都指向一个显而易见的事实:全球性的 AI 人才紧缺。市场需求不给定。现有的慕课、教学资源基本都来自于高校,这就要求了它们注重理论与研究。
而无论是开发者还是雇员,只不过都更加必须能较慢上手、投身生产的培训项目。以空战为导向的深度自学培训被敦促了好几年,但质量参差不齐。
当然,对于英伟达而言,玩游戏深度自学的人多了,高端 GPU 买得就更佳了。DLI 何时转入中国?DLI 的深度自学入门培训有两种形式:线上实验室(lab)以及线下训练营(workshop)。虽然 DLI 的深度自学培训项目在国际上享有盛誉,但在中国市场发力较太迟。目前,线上实验室只有英文版。
在大陆积极开展的线下训练营,就沦为国内开发者、深度自学学习者参予该培训项目的的唯一渠道。7 月 8 日,中国计算机学会主办的 CCF-GAIR ,国内在线 AI 慕课平台 mooc.ai,将与英伟达三方合作——在 GAIR 大会期间举行一期 DLI 深度自学训练营。GAIR 大会是国内迄今已来最低规格的人工智能峰会,借此机会邀英伟达 DLI 回到深圳,向大家获取参予这一业界顶级深度自学训练营的机会。
训练营概述本期线下训练营为期一天,定位为面向深度自学入门学习者的零基础入门培训。学员必须自带电脑,在 DLI 讲师指导下展开操作者。目的通过动手实验,亲身体验深度自学的原始工作流程,还包括数据管理、模型设计和训练、应用于优化和部署。
本期训练营将:以空战为导向英伟达 DLI 特聘专家现场指导协助学员理解顶级互联网公司的实践中方法全程获取 AWS 云端 GPU学员将取得英伟达深度自学学院 DLI 授予的证书本训练营仅次于的特点,是比起“传统” AI 慕课,它偏向技能培训而非理论教学。日程安排本次训练营以大家最关心、应用于最广的计算机视觉技术为主题。
除去用来热身的“揭露深度自学”讲座,共计三场培训:分别环绕图像分类、目标检测、图像拆分这三个核心任务。其中,“用于 TensorFlow 展开图像拆分”必须基本编程能力,另外两门不不作拒绝。下文如下:该课程将讲授如何利用深度神经网络,特别是在是 CNN,在深度自学工作流里解决问题实际图像分类问题。
本课程将用于 Caffe、英伟达 DIGITS 以及 MNIST 手写数字数据集。你将教给:设置能在 GPU 上运营的深度神经网络架构管理数据预处理、模型定义、模型训练以及应付疑难问题。
用于检验数据测试、尝试有所不同策略,来提高模型效果这门课之后,你将需要在你自己的图像分类应用于上,利用英伟达 DIGITS 架设、训练、评估、提高 CNN 的精确度。这门课会教授学员们计算机视觉四大任务之一的目标检测。
课程不会讲授三种方法:sliding window,仅有卷积神经网络(FCN),和 DIGITS 的DetectNet 网络模型。你将教给:如何利用三大因素取决于目标检测方法:模型训练时间,模型精度和部署后的检测速度继续执行sliding window 展开目标检测把全相连网络转化成为全卷积网络(FCN)用于DIGITS 的DetectNet 展开更加高效的目标检测该课后,你将不会解读每种目标检测方法的优点,自学如何在 Caffe 上,用于英伟达 DIGITS 训练的神经网络检测目标。本课将探寻把图像拆分为空间区块的重要性。这以远超过检测图像里单个目标的范围。
你将自学如何对一个图块,而非构图图像的像素展开分类。你将教给:用于 TensorFlow 架设、训练、评估仅有卷积网络(FCN)利用 dice metric 解决问题类不均衡问题通过调整超强参数调节训练时间和模型精度已完成之后,你谈学会如何在 TensorFlow 中训练、评估图像拆分网络。甄选入口自学形式:线下教学 + 交流答疑时间:7 月 8 日地点:深圳市福田区福华路大中华喜来登酒店培训价格:1999 元,前五十名报名者获取五折早于鸟票,再行到再行得!甄选地址:http://www.mooc.ai/course/90(公众号:)原创文章,予以许可禁令刊登。
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