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深度学习入门与实践

来自北大的人工智能课程

陪你过大年

本课程是由北京大学前沿计算研究中心的董豪老师带来的深度学习入门课程，包含深度学习基础知识与代码实战。

课程简介

“深度学习入门与实践”课程的主要目标，是希望学习者通过该课程初步掌握深度学习的理论知识、常用算法原理并且具备一定的应用开发能力。本课程特色一方面是兼顾理论和实践，既讲解了深度学习的底层算法原理，又介绍了常用的模型算法，同时还配套有开发框架的代码实践。

适合人群

课程主要面向刚开始学习深度学习的大学生，以及在工作中应用深度学习的从业人员。本课程兼顾理论和实践，需要具有一定线性代数基础和 Python 编程基础。

课程内容及安排

课程主要内容包括神经网络基础、卷积神经网络、对抗生成网络（GAN）、循环神经网络等常用算法原理，包括张量、激活函数、反向传播、优化算法等基础概念，并且结合编程框架进行代码开发实践。

开课时间：2023年1月25日-29日

开课平台：该课程将全程通过中心B站、抖音、视频号、知乎同步直播，平台链接请见文末。

课程安排：

1月25日 15:00-16:30

神经网络基础

神经元、激活函数、全连接层、多层感知机、反向传播、优化器，MNIST 手写识别

1月26日 15:00-16:00

卷积神经网络基础

卷积层、池化层、特征提取与感受野、CIFAR10 图像分类、常用 backbone 算法

1月27日 15:00-16:00

计算机视觉算法

图像分割、目标检测、人体姿态估计、人脸识别

1月28日 15:00-16:30

对抗生成网络 GAN

生成模型、生成器与判别器、对抗生成、多种 GAN 算法、GAN 应用

1月29日 15:00-16:30

循环神经网络

时间序列、循环神经网络、LSTM 与 GRU、Seq2Seq、文本分类、文本摘要、神经机器翻译

授课教师

董豪，帝国理工学院博士，北京大学计算机学院、前沿计算研究中心研究员、助理教授、博士生导师，国家级青年人才计划入选者。研究领域为计算机视觉、机器人、具身智能，当前研究工作围绕智能视觉机器人的自主决策与泛化交互。其担任 CVPR 2023领域主席、AAAI 2023高级程序委员、中国科技核心期刊 Machine Intelligence Research 副编委等，在 NeurIPS、ICLR、ICCV、ECCV、IROS 等顶级国际会议和期刊中发表论文30余篇，引用3000余次。董博士获得 ACM MM 最佳开源软件奖，新一代人工智能产业技术创新战略联盟 OpenI 启智社区优秀开源项目、教育部华为基石-突出贡献奖、Springer Nature 中国作者高影响力研究精选、电子工业出版社优秀作者奖等奖项。董博士承担了众多国家项目，包括主持一项科技部科技创新2030“新一代人工智能”重大项目。

直播平台

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