课程介绍

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  孙德伟

  开发组长/高级工程师

  原鲁朗软件核心算法团队资深工程师，《花伴侣》核心算法工程师，《字鉴》核心算法工程师之一，MXNET框架 Contributor，十年互联网开发实战经验，主攻机器学习算法开发，精通C++、C#，Python、Java、Web等主流语言的全能讲师， 教学风趣幽默有激情，注重学员学习能力和思维的培养。

• 主题说明

  本课程主要给大家介绍人工智能的相关发展和应用，同时通过案例介绍基于深度CNN的图像特征提取和相似计算的原理和简单应用。通过本次课程可以让你轻松地对人工智能有全面的了解。

• 适合对象

  本课程适合考虑转型人工智能领域的学员，本课从基础入手，讲述人工智能的应用场景、模型、框架，并针对初学者的后续学习线路进行答疑解惑。

• 学习要点

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  1、《2018-2019中国开发者调查报告》展望当下人工智能（免费获取）
  2、深度卷积神经网络—经典网络结构解读
  3、卷积神经网络设计—常用基本模块
  4、深度卷积神经网络—特征输出层结构代码刨析
  5、深度卷积神经网络—分类网络特征的计算方式解析
  6、两种特征计算使用—欧式距离与余弦距离
  7、实战：百行代码实现人工智能应用—图像检索

• 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