很多小夥伴在後臺給我留言,深度學習對零基礎技術小白太不友好了~確實,晦澀的理論、冗長的代碼、複雜的調試、魚龍混雜的資料...搞懵了不少同學~
有辦法嗎?個人認為還是有的,比如大可不必一上手就選擇難啃的洋框架,可以選擇成熟的國產開源框架;再有就是很多學習者都是學生,咱也不富裕,儘量靈活使用baipiao資源,比如GPU算力、開發環境、開原始碼。
畢竟,我們學習的目的已經很明確了:就業!更好的就業!更高的回報!
既然是為企業工作,最重要的必然是上手實操。尤其對於初學者,即使好不容易填上了基礎理論的坑,也繞不開深度學習任務中那些「折磨」人的數據加載與處理、模型訓練等,時間花了不少,卻看不到效果。
如何一步到位解決這個問題呢?
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1.深度學習常見任務與解決方案通用套路
2.高層 API 特點與具體用法
3.作業:必備知識點與代碼填空
1.深度學習CV方向必會模型結構解析
2.多分類深度學習任務解析與代碼實戰
3.作業:必備知識點與模型實現
1.檢測任務原理解析
2.人臉關鍵點檢測項目代碼實戰
3.作業:必備知識點與模型實現
1.NLP任務中的模型組網與訓練評估
2.從語義識別到情感分析實現
3.作業:必備知識點與模型實現
1.seq2seq與attention機制
2.AI寫對聯模型組網與代碼實戰
1.如何優雅的(白嫖)使用開源社區
2.魚類分類的模型部署
3.必備知識點與端側模型部署
4.賽題發布:訓練你自己的大型CV模型
百度深度學習技術平臺部資深工程師,主要負責飛槳框架API、模型庫建設以及SIG社區生態建設工作。
主講高層API部分。
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百度深度學習技術平臺部飛槳高級工程師,主要從事計算機視覺,生成對抗網絡方向的研究與SIG社區生態建設工作。
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百度深度學習技術平臺部高級工程師,主要從事飛槳底層框架和NLP模型庫相關的產品研發以及NLP-SIG等社區生態建設工作。
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2月3日— 2月10日
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