课程介绍

• 

  魏秀参

  CTO/CIO/技术副总裁/总工程师

  现任旷视科技Face++南京研究院负责人。南京大学LAMDA研究所博士，主要研究领域为计算机视觉和机器学习。在相关领域顶级国际期刊如IEEE TPAMI、IEEE TIP、IEEE TNNLS、Machine Learning Journal等和顶级国际会议如ICCV、IJCAI、ICDM等发表论文十余篇，并两次获得国际计算机视觉相关竞赛冠亚军。著有《解析深度学习——卷积神经网络原理与视觉实践》一书。曾获CVPR 2017最佳审稿人、南京大学博士生校长特别奖学金等荣誉，担任ICCV、CVPR、ECCV、NIPS、IJCAI、AAAI等国际会议PC member。

• 主题说明

  深度学习，特别是深度卷积神经网络是人工智能的重要分支领域，卷积神经网络技术也被广泛应用于各种现实场景，逐渐成为计算机视觉、自然语言处理、语音识别等应用领域的主流技术，甚至在许多问题上均取得了超越人类智能的结果。因此，关于深度学习“无所不能”以及“人工智能威胁论”等言说甚嚣尘上。本次分享将从深度学习的前世今生谈起，并以卷积神经网络为代表，详细介绍其基础知识及工作原理，最后用实际案例说明深度学习并非“放之四海而皆准”之方法，而是有所能有所不能。

• 适合对象

  对深度学习感兴趣的听众或入门级学习者。

• 学习要点

  1.什么是深度学习？
  2.深度学习的“历史沿革”（以卷积神经网络为代表）
  3.卷积神经网络基础
  4.深度学习之所能
  5.深度学习之不可为

   

  ————————————————

  

  

  另外外本次课直播中，还会抽取3名用户送老师原创书籍哦~书籍购买地址：https://u.jd.com/bubkva

   

   

• 课时安排

  注：

  1、开课前会有短信提醒或者邮件提醒，还请报名的时候填写正确的手机号码及邮箱地址

  2、开课后2-3个工作日内会上传本节课的视频回放，请无法观看直播视频的同学放心，回放视频不限时观看，届时请到报名页观看回放即可

   

  课程安排如下：

  19:45—20:00  学员提前入场

  20:00—20:45  讲师上课

  20:45—21:00 讲师互动答疑环节