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主动学习与计算机视觉
项目时长:12课时
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适用人群
本项目针对感兴趣深度学习、计算机视觉、主动学习领域的学员,可以帮助学员提升项目背景,为未来相关领域求学、职业发展提升竞争力。
你将收获
微软导师推荐信
课程结业证书
具备一定的深度学习科研能力
你将学习的技能
熟练掌握用深度学习的方法完成计算机视觉图片识别任务
深入理解并实现经典主动学习方法
深入理解深度学习和计算机视觉的核心理论知识
课题介绍
计算机视觉已在工业界得以大量应用,由于摄像头普遍存在于监控,手机,电脑,智能家居等设备,获取图片非常容易,深度学习可以精准的识别,理解图片,从而带来生活的便利。比如人脸识别,异常监控报告,遥感卫星识别等。然而,这样的成功依赖于大量的人工标注数据,这使得这些应用难以被低成本、大规模的使用。主动学习研究如何智能地选择最小量的数据进行标注,来取得最高的准确率。设想如果能只用20%的标注数据得到同样高的准确率,这大大降低了模型的标注和训练成本。因此,主动学习得以风靡工业界
课程大纲
项目要求学生了解基本的机器学习概念(至少学过一门机器学习入门课程),有较为熟练的Python编程基础,并且有基本的数学基础(微积分、线性代数以及概率统计)。总时长为8周12课时,每周约3小时的课后练习。最后完成一个结题项目
1
专题内容 深度学习基本概念回顾:有监督学习、优化、正则化、调参、神经网络
考察:小测 + 代码练习
授课2小时; 学习3小时
2
Numpy + Pytorch 入门
考察:代码练习
授课1小时; 学习3小时
3
卷积神经网络:卷积、填充、池化、经典卷积神经网络设计
考察:小测 + 代码练习
授课2小时; 学习3小时
4
半监督学习介绍
考察:代码练习
授课1小时; 学习2小时
5
主动学习介绍与经典算法I
考察:代码练习
授课1小时; 学习2小时
6
主动学习经典算法II
考察:代码练习
授课1小时; 学习2小时
7
主动学习经典算法III
考察:代码练习
授课1小时; 学习3小时
8
深度学习科研方法论:如何阅读论文,如何追踪最新科研动向
考察:代码练习
授课1小时; 学习2小时
9
结业项目(可选):基于Pytorch搭建一个目标检测模型
考察:实战主动学习图片分类项目
授课2小时; 学习8小时
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