课程介绍

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  智亮

  CEO/董事长/总经理

  鲁朗软件（北京）有限公司联合创始人，毕业于东北大学。在计算机视觉领域有深厚的工业经验。Google Tensorflow框架的Contributor。带领团队开发的“花伴侣”植物识别App，上线数月即在0推广的情况下达到百万用户，并获得阿里巴巴2017云栖大会API Solution大赛一等奖，团队受邀成为腾讯微信公开课北京站九位演讲嘉宾之一。

• 主题说明

  本课程以卷积神经网络处理图像为例，探讨了卷积得到的特征图（feature maps）的特性和运用，展示了特征在数据重建、图像生成、对抗样本、相似图查找等等领域的广泛运用，并辅以代码示例，帮助学员更好地理解深度学习和传统机器学习，乃至传统计算机视觉的关系。

• 适合对象

  机器学习领域的学习者，具备python基础，能够理解“特征”，“梯度下降”，“反向传播”这些名词的含义，希望能够使用深度神经网络处理更多工业上的需求的人群。大家扫下方二维码，加群和大牛一起学习讨论哦~~

• 学习要点

  在常见的图像分类等应用场景之外，进一步理解特征的应用，可以尝试开发出更多更有趣的应用。通过对特征使用的分析，希望能让大家对于运用卷积神经网络处理实际工业需求有进一步的理解。

   

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• 课时安排

  主讲内容：

  1、什么是特征

  2、传统的特征

  3、深度时代的特征

  4、特征用于分类 

  5、特征的其他使用

  6、总结