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活动内容收起
1、联合百度深度学习工程师认证
2、2000-5000元不等的奖学金发放
3、300个AI中高端职位直推，30天挑战40万！
4、V100强大GPU算力支持深度学习工程师进阶
5、中科院实训基地-开放实习机会（开具实习证明）
AI实训营自今年成立至今，已成功举办至第四期，为传统程序员、码农、工程师提供精准、落地、应用的AI培训，促进技术人员或行外小白成功转型至世界500强AI岗位，平均年薪40万起。
百度2018年凭借全新的人脸检测深度学习算法PyramidBox，在世界最权威的人脸检测公开评测集 WIDER FACE 的「Easy」、「Medium」和「Hard」三项评测子集中均荣膺榜首，刷新业内最好成绩。
基于百度与中国软件行业协会联合发布的《深度学习工程师能力评估标准》，可以考取百度颁发的深度学习工程师能力认证。
AI++人工智能学院联合百度，对AI人才继续提供以下培养：
“入学测评、线上+线下、互动教学、阶段作业、毕业考核、CPU&GPU双云平台、联合认证、就业推荐”八位一体的综合性教学；
百度提供3类、10个AI线下实战项目、15个AI经典算法模型项目；
V100的GPU顶级算力支持，轻松运行深度学习模型，积累调参经验；
10多家合作企业内推AI学员，人才双选制度；
推荐学员参加深度学习工程师认证考试，表现优异者：1）进入AI++人工智能学院讲师库；2）如拥有PaddlePaddle授课能力则认证成为百度布道师（日薪15K）。
课程亮点
一个月掌握AI重要知识点
本期集训营总计四周，涵盖零基础快速上手Python编程+线上Workshop/StudyGroup+AI基础精华课程，以及GPU平台工程项目代码实践。
终身免费复训，每周线上workshop。
科技企业CTO授课+班务全方位辅导
我们聘请科技企业CTO讲师，教授实战课程；每期课程配备班主任1名，教务管理人员2名，随时解答学员问题，跟踪学习动态。
授课方式为“线上+线下”综合授课，线上提供灵活学习时间；线下专注现场教学，时刻跟进、监督学员状态，把握学员学习效果。线下项目实战，让您掌握AI项目的逻辑、模型、算法，通过线下授课、实地GPU练习强化所学内容。
上图为教学环境
提供CPU&GPU双云实验平台
为每位学员单独配备GPU训练环境，随时随地运行AI项目。
10个AI前沿性项目和15个行业顶尖算法教学
十个的AI项目和数据集开放，让学员一次性过足瘾：
AI项目包括：1）房价预测；2）数字识别；3）猫脸识别；4）个性化推荐；5）中文分词；6）文本分类；7）关键字提取；8）情感分析；9）红酒品质预测；10）股票预测
15个AI经典算法模型项目合集
第一部分：图像类模型
1 | 图像分类-GoogleNet | 使用GoogleNet网络。 |
|
2 | 图像分类-DPN | 使用DPN网络。 | |
3 | 图像分类-MobileNet-v2 | 使用MobileNet-v2网络。 | |
4 | 图像分类-DistResNet | 使用DistResNet网络。 | |
5 | 图像分类-SE_ResNeXt | 使用SE_ResNeXt网络。 | |
6 | 图像分类-ShuffleNetV2 | 使用ShuffleNetV2网络。 | |
7 | 图像分类-MobileNet | 使用MobileNet网络。 | |
8 | 图像分类-InceptionV4 | 使用InceptionV4网络。 | |
9 | 图像分类-ResNet | 使用ResNet网络结构。 | |
10 | 图像分类-VGG | 使用VGG网络结构。 | |
11 | 图像分类-AlexNet | 使用AlexNet网络结构。 | |
12 | 图像分类-DenseNet | 使用DenseNet。 |
第二部分：目标检测类模型
1 | Yolo V3 / Yolo V3 tiny | 使用的数据集是自定义的螺丝螺母数据集代码基本基于Paddle在GitHub上models里的代码，支持YOLOv3和YOLOv3-tiny，略有改动。 |
2 | 图像分类-DPN | 基于预训练好的Mobile-Net 训练的SSD，使用的数据集是PASCAL-VOC代码基本基于Paddle 在GitHub上models里的代码，略有改动。 |
第三部分：OCR类模型
1 | 文字识别-CRNN | 文字识别CRNN模型，引用英文数字切片数据集。代码修改自Paddle模型库。 |
CTP
论文复现合集，指定顶会Paper或模型
基于百度飞桨PaddlePaddle复现论文，可享高达1万/例奖金。（指定顶会Paper等，静候后期官微发布）
学员可follow优先论文复现项目，无缝与顶级学术圈接轨。
部分论文复现项目如下：
《InfoGAN-一种无监督生成方法》
| 生成对抗网络（Generative Adversarial Nets）是一类新兴的生成模型，由两部分组成：一部分是判别模型（discriminator）D(·)，用来判别输入数据是真实数据还是生成出来的数据；另一部分是是生成模型（generator）G(·)，由输入的噪声生成目标数据。 |
《SRCNN-基于深度卷积网络的图像超分辨率算法》
| 笔者本次选择复现的是汤晓鸥教授和何恺明团队发表于2015 年的经典论文——SRCNN。超分辨率技术（Super-Resolution）是指从观测到的低分辨率图像重建出相应的高分辨率图像，在监控设备、卫星图像和医学影像等领域都有重要的应用价值。在深度卷积网络的浪潮下，本文首次提出了基于深度卷积网络的端到端超分辨率算法。 |
《基于深度学习的图像超分辨率重建》
| 笔者本次选择复现的是汤晓鸥组Chao Dong 的作品，这篇论文也是深度学习应用在超分辨率重构上的开山之作。 |
《Wasserstein Gan-ICML2017大热论文》
| 笔者复现了Wasserstein GAN，简称WGAN。Wasserstein GAN 这篇论文来自Martin Arjovsky 等人，发表于2017 年1 月。 |
《LSGANs-最小二乘生成对抗网络》
| 笔者这次选择复现的是Least Squares Generative Adversarial Networks，也就是LSGANs。 |
《ICCV 2017经典论文PyraNet》
| Learning Feature Pyramids for Human Pose Estimation 是发表在ICCV 2017 的工作，论文提出了一个新的特征金字塔模块，在卷积网络中学习特征金字塔，并修正了现有的网络参数初始化方法，在人体姿态估计和图像分类中都取得了很好的效果。 |
《PyraNet：基于特征金字塔网络的人体姿态估计》
| Learning Feature Pyramids for Human Pose Estimation 是发表在ICCV 2017 的一篇有关人体姿态估计的论文，提出利用特征金字塔来进行人体姿势预测。作者是Wei Yang，香港中文大学博士生。 |
《基于标注策略的实体和关系联合抽取》
| 中科院自动化所发表于ACL 2017 的经典文章——Joint Extraction of Entities and Relations Based on a Novel Tagging Scheme。 |
CTP
简历优化+面试求职辅导+就业推荐
根据实训营项目，将设计到的AI知识技能、实战项目经验嵌入进学员的简历中，并由教务团队、技术团队一对一提供“简历修改、面试模拟、笔试模拟”综合指导服务。指导内容包括：技术实力、沟通能力、项目经验等方面，根据学员性格特征、教育背景、专业技术提供个性化就业指导，以及几十家合作猎头、10多家合作企业直推机会。
课程安排
第一周：零基础快速上手Python编程
线上点播 | 1、数学基础：高等数学、线性代数、凸优化 2、Python2基础和实践 3、Python3基础和实践 |
线下实践 | 1、Python3基础精华、网络爬虫等应用实践 2、数字图像基础精华版、Python图像处理、抖音特效代码复现 |
作业布置 | 完成一个Python+图像处理的实践案例 |
学员实训目标：
1、Python基础编程，作为工具语言，我们推荐教材课后学习。在所有的课程中，学员将不断用Python去完成各种项目，读懂，修改代码，加强代码能力。
2、深度学习中的数学基础，理解神经网络为什么会出现梯度消失、函数的凹凸性等人工智能项目和面试中遇到的问题。
3、数字图像处理基础和实践，是所有AI计算机视觉的基础，了解图像处理的本质，深度训练中训练图像增广、图像预处理的原理，以及利用图像处理知识解密和Python复现当前热门的应用，比如抖音等。
第二周：机器学习基础实践
线上点播 | 1、TensorFlow学习、实践 2、机器学习基础和实践（单层感知机、逻辑回归、人工神经网络） |
线下实践 | 1、机器学习基础、环境搭建 2、Python+机器学习编程基础、机器学习实践项目 3、TensorFlow基础、环境搭建、应用实践 4、TensorGraph基础、代码实践 |
作业布置 | 完成一个TensorFlow机器学习项目的实践案例 |
学员实训目标：
1、机器学习基础和实践，基本上囊括了机器学习的所有基础知识，学员需深入理解两大基础的线性回归和逻辑回归项目原理、读懂代码，学会修改代码，学会回归、分类、前向、后向传播的原理，学会熟练使用sklearn等机器学习库，独立完成机器学习任务。
2、TensorFlow基础和实践，区别于纷乱繁琐的社区文档，清晰地梳理出TensorFlow学习的入门思路以及重难点，学会TensorFlow的高级玩法，会修改网络结构，多GPU模式调试，学会TensorGraph的使用，以及项目应用。
第三周：深度学习基础和实践
线上点播 | 1、深度学习基础 2、卷积神经网络 3、目标检测实践 4、MXNet基础和实践 |
线下实践 | 1、深度学习基础、学习环境搭建 2、图像分类实战-VGG/AlexNet 3、Faster R-CNN理论、目标检测理论 4、TensorFlow Faster R-CNN SSD进阶训练 5、检测数据常用分析工具 |
作业布置 | 优化目标检测模型 |
学员实训目标：
1、卷积神经网络基础，了解卷积神经网络架构(卷积层、激活层、池化层、全连接层); 深入理解CNN(CNN 的参数量、CNN 在学什么、CNN的有效性); CNN 的运行机制(详解误差反向传播、损失函数、训练方法、梯度消失问题)，穿插讲。
2、深度学习基础，了解深度学习是什么，从计算机视觉解决问题的方式变化，引出深度学习概念; 理解深度学习的意义，深度学习对计算机视觉任务的性能改善，特别是CNN 的实际应用(图像分类与检测、图像风格迁移、人脸识别);以及深度学习对经典模式识别技术方法的改变;
3、目标检测基础和实践，在了解目标检测的基本概念与流程、评价方式的基础上，使学生可以形成清晰的概念划分，对两阶段检测器和单阶段检测器具备深刻认识，并以此为两个主干，掌握拓展学习其他分支检测方法的能力。
4、掌握常见的深度学习模型，如GooleNet,VGG-16,AlextNet,FasterRCNN,SSD,YOLO等。
5、模型调优能力，掌握深度学习模型调参和优化的能力，掌握模型评价指标、了解交叉验证方法、MAP、ROC曲线等意义。
第四周：人工智能高阶课程
线上点播 | 1、Paddle的应用和模型部署教学 2、代码复现专题——AI应用实战 3、GAN理论专题 |
线下实践 | 1、Paddle基础和模型部署 2、人脸识别技术理论和发展 3、PyramidBox基础理论、应用实战 |
学员所学能力：
1、深入理解机器学习、深度学习的基础知识，和课程涵盖的所有案例的代码
2、学会在人工智能领域的Python编程，看的懂代码，学会使用基本的工具库，能够独立开发一些小项目。
3、对于TensorFlow的机制完全熟悉，尤其对于TensorFlow的高阶玩法了然于心，可以完虐基本的程序员。
4、多个数据处理项目和AI视觉经典性项目，论文原理能够说清楚，了解AI 的本质，一通百通。
5、目标检测和非受控场景中的小脸、模糊和遮挡的人脸检测技术等落地应用项目案例，能够讲清楚，为什么制定这样的技术路线，项目中遇到实际情况应该怎么处理？如何调参，出现各种实际的问题怎么解决？
6、基于教授的项目源码，复用到其他领域，形成自己的专属项目，变身AI实践的技术大牛，挑战百万年薪。
7、基于paddle训练平台的代码和数据，复现多个项目，变成你的行业经验，助力事业。
本期授课讲师
百度深度学习认证布道师
百度认证的布道师
AI++人工智能学院创始人 方圆圆
中日Ai研究院研究员/麦肯锡技术专家顾问/政府机构内训讲师，拥有8篇技术发明专利，300余篇技术博客，2018年签约出版《AI Face》一书。
曾就职于某互联网公司硅谷研究院，负责3维人脸高精度定位算法。 浙江省卫健委主导的《医疗AI白皮书》技术顾问，《中国汽车行业智能网联白皮书2.0》技术顾问。2019年，受邀喜马拉雅节目录制，目前听众人数超过3.1万人次。 先后受邀在上海交通大学，上海市科创中心，上海育才，市东等7所院校主旨演讲。
中科院博士 戎怀阳
戎博士主要研究方向是机器视觉和推荐算法，10年以上算法经验，具有扎实的理论基础和项目经验，目前任职AI技术总监，2018年，戎博士在网易云课堂开设人工智能相关课程，目前线上学员超过3000多人。
清华大学博士 张书玮
清华大学博士，美国俄亥俄州立大学访问学者，参加过FashionAI全球挑战赛，2018之江杯全球人工智能大赛等比赛，均获得15%的排名，2019年天池全球城市计算AI挑战赛获得三等奖。AI++人工智能学院优秀讲师。
演讲嘉宾：元趣CTO 赖伟
毕业于中国科大少年班，博士学位。先后就职于微软亚洲研究院、盛大创新院，从事语义理解数据挖掘和互联网搜索等技术和产品研发，拥有多项核心技术专利，主持开发的小白语音机器人，在儿童语音识别、英语发音校准、语音交互领域，保持业界领先水平。
往届课程回顾
在上海我们已经成功举办了三期实战训练营，学员来自于各大海外院校、上海交大、复旦、港中文、上大等院校，学生们通过实际的GPU环境AI项目实操，完成了AI的华丽转型。
部分学员启动了AI创业的梦想，学院积极提供技术支持和融资对接，以及对于报名比赛的学员提供技术辅导，面试的学员提供简历修改、推荐、面试指导等服务，助力AI梦。
历届学员所获荣誉：
2019年，上海市经信委、科委、教委、组织部举办的第二届人工智能创新大赛，我院学员队伍斩获了二等奖的成绩。
第一届毕业学员在GPU平台上训练的项目完成了商业化，成立创业公司，目前获得多家基金的青睐。
证书样式
开课时间及价格
2019年10月13日开始授课。
线上课程：共20天，每周一到周五，学员可灵活在线学习,视频点播学习+线上workshop/studygroup+代码复现+GPU项目实践。
线下课程：共8天，每周六到周日，9:00-17:00。
授课地点：上海长宁区延安西路地铁站（地铁3、4号线出来步行300米）
学费：9800元/人。
班主任杜老师：13761290373（微信同号）
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陈大猫收藏
(6年前)
报名须知
本活动由主办方委托【活动行】票务代理，具体服务及内容由主办方【順其自然】提供，请仔细阅读活动内容后报名。
本活动由「活动行」为您开具发票，如需发票，请登录活动行APP提交申请，活动行将在活动结束后7日内为您开具电子发票并发送至您的邮箱。
本活动支持退款，如需退款，请于活动开始时间的24小时之前提交申请，24小时内不接受退款。退款时，活动行将收取票价的10%作为退款服务手续费。
如您在活动参与过程中遇到问题或纠纷，双方应友好沟通、协商解决，您也可联络活动行客服进行协助。
针对虚假活动、内容侵权等行为，欢迎举报；一经核实，活动行有权进行账号管控或内容删除处理。
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