重磅推荐 | 带学斯坦福CS231n计算机视觉课+带打全球顶级kaggle大赛(文末重金招聘老师!)

2019 年 5 月 22 日 计算机视觉life

  Sound

斯坦福CS231n 的计算机视觉课程质量很高,自己学效率低进度慢,如有有人带学,还能答疑解惑,价格还不贵的话,那推荐一下深度之眼,希望对你有所帮助~


入坑计算机视觉领域后,你关注什么问题:学习内容?学习方法?还是行业未来?


有人说市面上的很多学习“除了教我怎么当一名调包侠以外,什么也学不到。”掌握底层的算法原理,指导项目实现是很多学习者的初心。


我咨询过参加我们往期课程的学员,在进入计算机视觉领域时,他们面临的问题

导师不管,自己不知道从何学;

想转行AI,无奈加班多,学习时间不够用;

理解算法原理就很难,学不懂;

一个人学习容易懒散,学习中容易走叉路……


你是不是也和他们一样?


在学习时,如果有这样一门课:

由权威、专业的行业大牛讲授课;

有比赛,有项目实践,学到的知识立马能用;

有人带学,不用耗费时间自己一个人瞎琢磨....


在学习时,如果有这样一位老师:

能分享他的学习经验,规划和引导学习路径;

能亲自指导,对遇到的问题及时解答;

还能分享一些工作经验,为面试和找工作提供建议。


简直不要太棒!


斯坦福李飞飞CS231n《计算机视觉》的视频课,是业内导师和博士公认的优质学习内容,网易云课堂平台就有20W人学!

这个视频课程覆盖知识面广,涵盖了领域内的核心课题,还介绍了CV前沿的发展方向。

但问题是,这种视频靠自学基本上没人能坚持看完,甚至连作业题目都看不懂。


对于深度学习工程师,只会简单的调包和调参已经没有生存机会,用python实现底层框架的能力几乎成了必备。


企业需要具备这样能力的人,为此,我们开办了:

李飞飞《计算机视觉课》训练营



首创训练营带学模式


深度之眼首创训练营教学模式,以世界顶级视频课程——CS231n《计算机视觉课》为蓝本,设计教学路径。


合理的学习设计


训练营导师讲解视频课程中的重点、难点知识,设计9周详细的教学任务,训练营每周设置2天休息日,其余时间都有详细的学习任务和作业打卡要求,学员能有清晰的学习路径和学习目的。

正在进行的其他主题训练营课程示意


学习作业打卡能有效激发你的学习热情,按时的学习提醒,帮助你在学习过程中彻底摆脱拖延症。


另外,我们有全部的作业视频讲解,帮助大家更好的理解学习课程,获得及时的作业反馈。

△ 作业视频讲解图示


逐层项目实战


为了将所学理论知识能及时消化吸收,我们加强了实战部分的比重,在整个教学设计上,不仅有大量的课程任务代码实战 ,并且带打两场重量级Kaggle大赛,更有奖品丰厚的深度之眼内部举办的二分类算法比赛,通过比赛让自己熟悉机器学习的算法,将抽象的理论知识嵌入比赛代码,边学边用。

△ 比赛视频指导图示


3个维度答疑



为了解决同学们在学习过程中遇到的问题,训练营为大家提供了三个答疑方法:

社群答疑,在学习交流群内,2个助教及时解答大家的日常提问;

1V1答疑,在知识星球,可以向导师定向提问,24小时内解决;

直播答疑,助教统一收集学员问题,每月导师集中直播讲解2~3次。

△ 问题答疑图示


这就是我们训练营的学习模式:


首创三大带学模式

深度之眼训练营为学员提供全方位的学习指导,减少你学习中的阻力。



课程大纲


  Week 1

1. 计算机视觉发展历史、应用场景

2. 最近邻分类器和K近邻分类器

3. 线性分类器、损失函数

4. 损失函数及优化方法

3.作业视频讲解:训练KNN分类器、训练线性分类器、使用numpy实现线性分类器

  Week 2

1. 反向传播

2. 深度神经网络

3. 卷积神经网络

4.作业视频讲解:Lenet实战MNIST

  Week 3

1.激活函数、权重初始化

2.进一步理解激活函数

3.Batchnorm

4.Kaggle比赛视频讲解:人脸关键点检测

  Week 4

1.更多优化方法(学习RMSProp、Adam等)

2.权重正则化

3.迁移学习

4.作业视频讲解:实战迁移学习、finetune

  Week 5

1.了解深度学习框架

2.深度神经网络结构

3.深度神经网络实现

4.深度神经网络训练

5.作业视频讲解:实现深度神经网络 resnet18

  Week 6

1. 语义分割问题

2. 目标识别和检测问题

3. Kaggle比赛视频讲解:猫狗二分类

  Week 7

1. 卷积层可视化

2. Deepdream与风格迁移

3. Pixel RNN、CNN

4. 变分自编码器

5.作业视频讲解:生成对抗网络

  Week 8

1. 循环神经网络

2. 语言模型

3. 图像语言问题

4.作业视频讲解:实现RNN Captioning 、LSTM Captioning

  Week 9

1.期末总结

2.结营竞赛(视情况选题)


导师介绍



参与训练营的学员,还能获得


赠送价值1198元为期一年1对1咨询服,11位重量级人工智能大咖坐镇,全方位解决你的学习困惑。


我们提供部署好环境的GPU云端资源使用教程,有通俗易懂的中式思维学习笔记和一站式研学资料包。


增加工作就业机会,超过15家知名互联网企业的工作内推机会:英伟达、京东、图森未来、蚂蚁金服、滴滴等公司。

每周五人工智能研究方向,前沿或职业发展的话题讨论,老师和400+学员的集体头脑风暴,资源、干货、观点、思想的碰撞。

“学习不能只埋头,一场讨论,节约了我两年时间”

“赶紧截图,干货满满,信息量超大”

                                    ——话题讨论学员说


立即加入,仅需98元

-长按以下二维码速速付款报名-

报名时间:2019年5月10日—2019年6月3日


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添加班主任送你免费《Python 基础训练营》

注:如有任何问题,也请添加班主任微信咨询


深度之眼训练营:


有高素质的学习同伴

各大985、211名校学生都选择加入我们的训练营一起学习,不乏哈佛、麻省、清华、北大、中科院本科研究生,华为、阿里、滴滴的工程师。

加入我们,你也能跟这样一群优质的学习伙伴做朋友,在未来职业生涯里,多个朋友多条路。


有友好的学习氛围


结课后学员讨论



获得认可的学习模式

△ 参加训练营的同学认可课程设置

△  学员作业打卡辅助学习


学习奖励


目前参与训练营学习的学员超过10000+,累积提交作业打卡总195683次,返现奖金池累积将近8万元,并在不断累积。


为了鼓励学员坚持学习,按要求完成作业打卡排名前20的同学,全额退还学费赠送100元以内一本纸质书,积分排名前5的同学,可以获得包含17大训练营课程的VIP会员

(训练营采取的积分机制,打卡、点评、点赞都会有得到相应的积分,凭积分就可以换取相应奖品!)


△ 积分榜奖励列表

△ 打卡率及奖金图示


事实证明,往期训练营结束后,每一期坚持打卡的人,都拿回了报名时他所付的学费


我们的学员凡是参与过一期的人,都不断的在参与我们其他主题的训练营,所有人说“太值了”!

不仅如此,还有老师、学姐、朋友持续推荐参加深度之眼的学习。

△ 老师学姐朋友一致推荐


立即加入,仅需98元

-长按以下二维码速速付款报名-

9周,每天不到1.6块钱,每天1-2个小时

你能收获的不仅仅是知识和能力

还有一群一起打比赛的朋友

报名时间:2019年5月10日—2019年6月3日

(过时无法参与)


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注:如有任何问题,也请添加班主任微信咨询


重磅推出深度之眼VIP


会员专享17大精品训练营

一年畅学17大主题训练营,从小白入门到进阶大神的最佳学习方式。



购买VIP需添加班主任微信拉群哦!

支持分呗和信用卡付款,请添加班主任咨询!



购买须知

Q:课程哪里找?

A:我们的全部教学内容会在训练营内部上传,直播答疑会在网易云课堂公开


Q:可以退费吗?

A:本服务为虚拟内容产品,一经购买,概不退款,敬请谅解。·


Q、可以开具发票吗?

A、可以开具普通纸质发票,请联系微信班主任填写需要的信息即可。


企业合作

截止目前,我们已经和多家国内知名在线教育平台和比赛机构建立了合作关系,只为给大家提供最优质的学习服务:


讲师招募

“深度之眼”首创训练营模式,在不到一年时间已有近1万名付费学员,我们长期招募兼职讲师,以在线工作为主,分成收入佳。


只要您在一下方面有某一专长:

1、 精读过《深度学习》花书李航《统计学习方法》、《机器学习》西瓜书等AI类知名书籍,可以开设以此书籍为教材的带读班。

2、系统学过李宏毅的《机器学习》《深度学习》、李飞飞《计算机视觉课》或是国外名校的知名公开课,可以开设以此课程为教材的带学班。

3、 打过Kaggle、天池、AI challenger、科赛网、DC等竞赛,并取得过前5的成绩,可带竞赛班

4、如果你自己曾经读过AI类的经典或者前沿论文,并且对论文做过深入的分析和研究,可作为我们的paper精读班老师

5、如果你在企业里面,有参加过实际的企业项目,可以作为我们AI企业项目实战班


我们不需要你全能,只要你在某一个方面特别擅长,即可担任我们的带学导师。


欢迎大家扫客服微信联系我们!

同时欢迎HR联系我们探讨内推、实习等合作!


同步开的课程

我们的三门精品课程也正在开班中,详情请点击底部左下角【阅读原文】了解哦!


福利大放送 


    领取方式

    1)关注“深度之眼”公众号

    2)后台回复:资料,即可领取

PS:我们所收集的所有资源均来自网络,仅供私下交流学习之用,任何涉及到商业目的的均不能使用,所有资源均来自互联网的优秀作者们,版权归原作者或企业所有。

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