雷锋网按:偷偷刷了好多遍李飞飞主讲的斯坦福 CS231n,却还是不知道实战应用?明明收割了几个 G 的资源和代码,却还没发现隐藏知识点?
3 月 28 日起,雷锋字幕组联合 AI 慕课学院推出 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)
雷锋网(公众号:雷锋网)本次活动邀请到来自 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。
第二期《咱来深入聊聊图像分类和网络优化》将于 4 月 2 日(周一)20:30 开场!雷锋网
/实战分享课/
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
近两年,关于 Deep Learning 的技术呈现指数级爆发。每天都会有各种模型、算法的新突破、新进展通过各种信息渠道渗透过来。不由自主的追踪这些进展,耗费巨大时间和精力,疲于奔命,最后,只剩下由衷的感叹…如果,你不是硕士/博士在读,有论文的压力。其实,大可不必。
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
参与方式
扫描下方海报二维码 可免费入场
第一期《我来手把手教你用 TensorFlow 实现 DQN》回放地址:
www.mooc.ai/course/477
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备注「231」
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