课程 | 从零开始精通深度学习

深度学习工程师起薪30万，据LinkedIn一季度估计市场存在500万人才缺口。在全球最大招聘职位搜索引擎 Indeed上，深度学习工程师已成为最热门职位，被各大公司争先聘用。

本系列课程由fastai中文社区与中国科学院计算机网络信息中心联合开设，提供一个绝好的深度学习速成环境。课程独具特色地以将学生带到实际案例中，在亲身体验写代码做项目的过程中学习开发经验。在两天的课程中，与项目经验丰富的大咖交流，在导师精心的有针对性的指导下，即使零基础学员也能调出自己的模型，享受实战乐趣，为日后进一步向深度学习工程师发展打下坚实基础。

授课团队

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Chris：深度学习工程师，电气工程师，是一位具有超凡想象力的企业家，曾参与P2P贷款违约预测、广告墙检测算法、学生语言发音评分等项目，目前在开发全球污染预测、语音情绪映射、外汇价格预测等项目。

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Max：深度学习工程师，无人驾驶工程师，对外经济贸易大学金融学博士，酷爱滑雪和登山运动的探险家，有丰富的教学经验，能说一口流利中文。

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杨杰：深度学习工程师，机械工程师，MBA，曾在金融、艺术等领域创业，现为fastai中文社区创始人。

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王奇文：深度学习工程师，前端工程师，在百度工作期间，从事推荐算法、数据挖掘、分布式计算等；在阿里工作期间，从事用户模型、常驻点挖掘、聊天机器人等。

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钟婧：深度学习工程师，清华大学硕士研究生，精通PyTorch，在深度神经网络模型结构优化和压缩领域有深入的研究。

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石任梁：深度学习工程师，fastai全职教师，无人驾驶创业方向，对当前最新的无人驾驶技术开发有相当丰富的实战经验。

开课时间&背景要求

开课时间：2017年10月—2017年11月

课程安排：全部课程现场实操10小时

• 10月28日—10月29日：深度学习的数据探索与准备

• 11月04日—11月05日：卷积神经网络Keras实战

• 11月11日—11月12日：TensorFlow快速上手

• 11月18日—11月19日：PyTorch快速上手

上课地址：中关村南四街四号中科院软件园区2号楼

背景要求：

如果你是没接触过深度学习的小白，每期两天的学习我们让你得到质的飞跃，和大牛谈论深度学习毫不畏惧。

如果你是有着理论基础的学生，我们带你从实操方面领略深度学习，逐步成为适应企业需求的深度学习人才。

如果你是想要转型的程序员，我们帮你跨过行业的鸿沟，掌握编写深度学习代码的方法，向着深度学习工程师进发。

课程介绍

【10.28-29】深度学习的数据探索与准备

☑ 第1课：NumPy

介绍数组、轴、向量操作、多维数组、如何沿着某个轴应用一个函数；现实世界一些有趣的例子，比如：金融回报计算（Python带循环的方式和NumPy不带循环的方式对比表明NumPy是多么的简单等）。

☑ 第2课：Pandas 

介绍Pandas对象、数据索引和选择、Pandas的数据操作、处理缺失数据、合并数据集：Concat和扩展、聚类和分组、时间序列处理、金融应用示例等。 

☑ 第3课：Matplotlib 

包括基本作图类型：线图、条形图、散点图、做图图像、人生游戏示例，金融的随机漫步模拟、Iris数据集可视化等。

☑ 第4课：缺失值处理与异常值检测

包括删除方法、简单的插补方法、基于模式的方法，了解你的数据，实操案例包括处理缺失数据点，并观察它怎样影响模型性能。异常值检测包括极值分析、接近法、投影法等。

☑ 第5课：数据探索的综合案例

包括建模概述、数据导论、基本的数据清洗、更多的数据探索、特征工程等。

【11.04-05】卷积神经网络Keras实战

☑ 第1课：卷积神经网络基础

介绍感知器、全连接人工神经网络、损失函数、权重乘以输入的矩阵乘法、卷积、框架概述例如AlexNet、训练CIFAR或MNIST数据集、在给定框架下计算参数个数等。

☑ 第2课：Keras基础

介绍模型、层、池化、损失函数、最优化、激活层、Keras技巧包括BatchNormalization、Dropout、正则化等、模型可视化等、用Keras分类CIFAR数据集示例等。  

☑ 第3课：迁移学习Keras实战 

包括使用预训练模型、添加和删除层、可训练层、调试模型、VGG 16用于CIFAR等。

☑ 第4课：深度学习工具箱

包括数据处理、数据准备、构造模型、拟合模型、测试模型。需要用到本课程所学到的所有技巧。数据包括Kaggle渔业、kaggle分心驾驶、MNIST、CIFAR等。

☑ 第5课：理解卷积神经网络：Keras中的DeepDream

包括用Keras可视化卷积层、DeepDream的Keras实战、构造你自己的DeepDream系统等。

【11.11-12】TensorFlow快速上手

☑ 第1课：TensorFlow基础

介绍用TensorFlow的一个简单线性模型、解释TensorFlow的主要概念包括计算图、变量、常数、最优化、会话对象及使用、保存和加载模型等。

☑ 第2课：卷积神经网络TensorFlow实战 

介绍卷积神经网络的理论综述、构造模型等。 

☑ 第3课：TensorBoard和调试 

包括TensorBoard和调试，全程实例演示。

☑ 第4课：循环神经网络TensorFlow实战

包括循环神经网络的理论基础、以及循环神经网络用于全球污染预测。

☑ 第5课：LSTM和自然语言处理TensorFlow实战

包括LSTM和自然语言处理的理论概述、以及TensorFlow的文本预测、采用中文数据库等。

☑ 第6课：部署TensorFlow模型

包括用TensorFlow Serving部署模型、分布式TensorFlow等。

【11.18-19】PyTorch快速上手

☑ 第1课：PyTorch基础 

介绍PyTorch概述、张量表示、梯度下降、反向传播、线性回归、logistic回归等。

☑ 第2课：PyTorch搭建简单的神经网络 

以一个简单的神经网络为示例用PyTorch搭建，介绍PyTorch搭建神经网络的基本流程、以及优势及特点等。 

☑ 第3课：卷积神经网络PyTorch实战 

包括构建卷积神经网络，如果使用GPU、学习率衰减、卷积神经网络的简单介绍和实例等。

☑ 第4课：循环神经网络PyTorch实战

包括循环神经网络和LTSM简单介绍、LSTM在自然语言理解的应用、LSTM在AUTOML方面的应用等等。

☑ 第5课：生成对抗网络Pytorch实战

包括构建生成对抗网络，如果使用GPU、学习率衰减、生成对抗网络的简单介绍和实例等。

Q&A

1.没有基础能不能学？

fastai的口号是让深度学习民主化，希望普通人都能够应用深度学习。我们的课程对零基础非常友好，直接进入环境是短期内迅速提升最有效的办法。

2.不用先学理论再进行实战吗？

我们学开车，最好的办法是上手练习，开多了就熟悉了，而不是先学习车的结构。深度学习也是一样，重在实战和应用。必须的理论，像是开车的规则，我们会在实战中讲解。

3.两天的时间能学的会吗？

我们往期的两天课程很多同学成功调出自己的模型，相信自己！

4.线上的课程和教材也很多，为什么要报这个课？

现存的教材偏重理论，新手难以消化。在实战中会有各种个性化的问题，线下的课程有接受老师面对面交流指导的机会。自己学习是很枯燥，难以坚持的，这里能和一帮志同道合的朋友有更深的接触，一起学习。

课程价格限时优惠

10月28-10月29日  深度学习的数据探索与准备

限时优惠：¥899 

11月04-11月05日   卷积神经网络Keras实战

限时优惠：¥899 

11月11-11月12日   TensorFlow快速上手

限时优惠：¥1299

11月18-11月19日   PyTorch快速上手

限时优惠：¥1599 

课程详细咨询请联系：杨老师（微信ID：zzyconsult）

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