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【快班】【百万年薪系列】宽度学习实战及算...
此课程所属 【人工智能职业方向】专业,报名专业套餐,可享受0元学习特惠!点击了解详情
随报随学 共10课 ★★☆
开课时间 课程周期 难易度
招生中

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课程介绍

第一期学员结课福利:
导师即将在电子工业出版社出版的《宽度学习实战及算法解析》全套代码+将在北京开设的【百万年薪锻造】《视觉场景理解与分割》魔鬼训练营的关键技术导引环节的全套精华总结资料,非同一般的福利!您值得拥有!年底之前,在2020年春节前后,书籍出版后、特训营结束后兑现!


宽度学习算法是澳门大学陈俊龙教授创立。
目前人工智能领域的成就很大程度上依赖于深度学习!但是深度学习最让人头疼之处在于其数量庞大的待优化参数,通常需要耗费大量的时间和机器资源来进行优化,同时对计算机硬件系统配置等都有较高的要求。

单摄像头活体检测(不眨眼睛)使人脸检测由二分类问题(人脸、非人脸)变成了三分类问题(真脸、假脸、非脸),尤其是假脸的不确定性非常大!在此背景下,深度学习将面临因穷举不尽而导致的网络层数无限增加的风险! 近年来提出的宽度学习系统是可以和深度学习媲美的、行之有效的浅层神经网络!

作为高端课程,内容安排上也不同于传统的在线课程,本课程将分为算法原理讲解和工程技术实战两个部分,理论部分侧重于宽度学习算法、代码讲解,实战部分则探索单摄像头活体检测(不眨眼睛)的可行性方案。覆盖宽度学习五大核心算法思想,深入浅出,由入门到精通,最终实现单摄像头活体检测的关键技术导引!

课程大纲
Step 1. 宽度学习算法设计与实现 
第一课,经典算法:零基础入门,通俗易懂地讲解宽度学习的算法原理;
第二课,工程实战:宽度学习算法实现,代码讲解与人脸检测技术实现!


Step 2. 宽度学习算法与代码解释
第三课,经典算法:零基础入门,通俗易懂地讲解宽度学习的算法细节;
第四课,工程实战:详解宽度学习代码,真假人脸图像分类技术实战!

Step 3. 宽度学习系统训练与测试
第五课,经典算法:零基础入门,通俗易懂地讲解网络结构与训练过程;
第六课,工程实战:训练与测试细节,探索单摄像头活体检测开发接口!


Step 4. 宽度学习与高效增量学习
第七课,经典算法:零基础入门,通俗易懂地讲解特征节点与增强节点;
第八课,工程实战:项目开发指导,确保学员设计出一个活体检测系统!


Step 5. 宽度学习系统升级与优化
第九课,经典算法:零基础入门,通俗易懂地讲解宽度学习系统的优化;
第十课,工程实战:模糊BLS实现及其对单摄像头活体检测技术的启发!
授课讲师
王文峰
第三脑研究院(美国)资深客座研究员,视频监控领域精准安防(Precision Security)概念提出者,国家自然科学基金(面上项目)评审专家,入选多项省部级人才计划,兼任电子工业出版社“机器视觉与类脑智能丛书”总编、长期从事数学跨学科应用研究,目前已涉及地理信息系统、人工智能、机器人、安防等多个领域,在Springer出版的代表作《Brain-inspired intelligence and visual perception》纸质版由华中科技大学出版社发行并被列为国家“十三五”重点规划图书;应邀担任一系列SCI期刊(包括部分top期刊)的审稿专家,2019年被SCI期刊IJRS邀请为主编候选人。
课程环境
MATLAB, Python
授课对象
任何对机器学习感兴趣的朋友!
收获预期

对宽度学习算法的彻底理解;

解读宽度学习代码的所有细节!

课程学费
学费:600元(固定学费:400元 + 逆向学费:200元)
新颖的课程收费形式:“逆向收费”约等于免费学习,课程收取400元固定收费 + 200元逆向学费,学习圆满则全额奖励返还给学员!
特别说明如下
本门课程本来打算完全免费,某位大神曾经说过“成功就是正确的方向再加上适度的压力”。考虑到讲师本身要付出巨大的劳动,为了防止一些朋友在学习途中半途而废,浪费了讲师的付出,为此我们计划模仿某些健身课程,使用“逆向收费”的方法。 在 报名时每位报名者收取600元,其中400元为固定 收费,另外200元是暂存学费,即如果学员能完成全部课程要求,包括完成全部的书面作业,则200元全款退回。如果学员未能坚持到完全所有的学习计划任务,则会被扣款。期望这种方式可以转化为大家强烈的学习愿望和驱动力!
课程授课方式

1、 学习方式:老师发布教学资料、教材,幻灯片和视频,学员通过网络下载学习。同时通过论坛互动中老师对学员进行指导及学员之间相互交流。

2、 学习作业:每课均有布置课后作业,学员完成书面作业后则可进入下一课学习。

3、 老师辅导:通过论坛站内信及邮件等多种方式与老师进行一对一互动。

4、 完成课程:最后一课作业交纳后,老师完成作业批改,即可完成课程并取回相应剩余的逆向学费。

联系我们
咨询Email :edu01@dataguru.cnedu02@dataguru.cn
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