百度“深度学习公开课”开课了!AI工程师快速进阶

百度AI开发者实战营第二季强势回归,你期待的技术干货、成功案例与大咖演讲都将如期而至,甚至还有你想不到的超级课堂……

为了满足开发者的实操需求,百度AI开发者实战营第二季全新开设“深度学习公开课”,面向算法工程师和希望进入AI领域的资深开发者,帮助他们快速掌握基于PaddlePaddle的深度学习开发。

PaddlePaddle的前身是百度在 2013 年自主研发的深度学习平台,在百度搜索等30余项百度内部业务中使用多年。2016年,百度正式宣布对外开放PaddlePaddle。paddlepaddle被业内认为是最符合中国开发者需要的开源深度学习平台,其易学易用、高效灵活、开放彻底的特征让它在短期内收获了大批“粉丝”,成为目前全球开发热度(用Github pull request数量衡量)增速最高的开源深度学习平台。

深度学习公开课”将邀请应用PaddlePaddle的百度团队以及合作伙伴深度解析具体案例及相关技术,将理论与实操结合,让开发者能在半天内快速吸取与深度学习相关的精华内容,让开发者快速掌握PaddlePaddle的使用技巧,完成课程并顺利通过测试的开发者,还可以获得结业证书。

 北京站的首期“深度学习公开课”中,百度将从PaddlePaddle开发基础与功能、深度学习工程师的职业规划以及PaddlePaddle应用解析等方面,让开发者更全面地了解深度学习技术与PaddlePaddle的最新进展。

 3大干货,等你来拿!

  1. 深入了解PaddlePaddle Fluid和PaddlePaddle EDL功能,以及在近期非常“吸粉”的深度学习可视化工具Visual DL。

  2. 首届PaddlePaddle AI大赛冠军团队的林天威,现身分享他的夺冠“秘籍”。

  3. 深度学习工程师“修炼秘籍”,让开发者更全面地了解职业发展相关资讯。

百度AI一直都非常重视深度学习领域人才培养,曾组建PaddlePaddle训练营助力开发者转型深度学习工程师,并在去年发起了国内第一个深度学习教育联盟,为开发者提供包括内容、渠道、平台、科研、赛事、资金等多方面支持。

百度AI技术生态部总经理喻友平曾表示,百度希望通过建立深度学习教育联盟,召集和联合政府、学界和全社会的力量,制定深度学习教育行业标准,让学生学习有的放矢,让教育机构有据可依,让企业转型AI成为有源之水,让中国真正成为人工智能的大国、强国。如今,“深度学习公开课”的开设,让百度长久以来扶植深度学习人才的策略又一次落到实地。

如果你热衷于深度学习研究,希望成为一个合格的深度学习工程师,即刻报名加入百度深度学习大家庭吧!

报名链接:http://www.huodongxing.com/event/7434559647700?qd=jiqizhixin。

P.S.

建议通过审核的开发者们,提前通过PaddlePaddle的Github熟悉PaddlePaddle:

https://github.com/PaddlePaddle    

提前预习,能让你更顺利地完成课程,取得结课证书哦!

附:百度AI开发者实战营第二季·深度学习公开课时间地点及议程安排

活动时间:4月21日 9:30-16:00

活动地点:北京唯实酒店(唯实宴会厅)

活动议程:

  • 9: 30-10:00      签到

  • 10:00-11:20     PaddlePaddle开发基础与EDL/VDL

  • 11:20-12:00     深度学习工程师的职业规划

  • 12:00-13:30     午餐、自由交流

  • 13:30-14:00     PaddlePaddle应用开发:对抗生成样本的攻击检测

  • 14:00-14:40     视频行为理解算法介绍&百度AI竞赛方案分享

  • 14:40-15:00     小测试

  • 15:00-15:50     PaddlePaddle模型:目标检测

  • 15:50-16:00     证书发布

报名链接:http://www.huodongxing.com/event/7434559647700?qd=jiqizhixin。


产业活动百度PaddlePaddle
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相关数据
人工智能技术
Artificial Intelligence

在学术研究领域,人工智能通常指能够感知周围环境并采取行动以实现最优的可能结果的智能体(intelligent agent)

深度学习技术
Deep learning

深度学习(deep learning)是机器学习的分支,是一种试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。 深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的算法,至今已有数种深度学习框架,如卷积神经网络和深度置信网络和递归神经网络等已被应用在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别与生物信息学等领域并获取了极好的效果。

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