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【快班】PyTorch – 深度學習全棧工程師進...

隨報隨學	共12課	★☆☆
開課時間	課程周期	難易度

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課程介紹: 在系列課程中《快速成為深度學習全棧工程師》課程基礎上，我們的《PyTorch – 深度學習全棧工程師進階案例實戰》將教授更加貼近于工業生產的實戰知識：人臉識別與目標檢測等，且此次課以PyTorch為框架教授其底層架構、神經網絡的搭建、訓練技巧、模型地部署與計算圖地優化，更深刻和靈活的使用PyTorch完成復雜的深度學習項目。除此之外，我們的目標檢測案例使用Kaggle數據科學競賽平臺中的真實比賽：Airbus Ship Detection Challenge(船只檢測)作為我們的目標檢測案例，讓大家能夠在真實的深度學習競賽與Kaggle競賽平臺動手實戰。

系列課程介紹：

過去幾年，得益于高速的計算芯片（GPU）及大量的標注數據，作為當下最流行的機器學習方法，深度學習在各個應用領域中都取得了突破性的成績，例如：輔助駕駛，人機交互，醫療診斷，視頻分析，自動翻譯等。從而使得深度學習全棧工程師（即獨自一人設計整套深度學習工業生產系統）供不應求，月薪平均盡達到4萬人民幣/月。

我們將以工業上經典項目人臉識別系統以及高階項目人體姿態估計系統來帶領大家學習到如何根據客戶需求設計出自己的深度學習解決方案，更有大量工業前沿技術如半精度訓練、模型壓縮及量化等。學習完系列課程之后不僅對Python語言、PyTorch、TensorFlow、MXNet等主流框架得心應手，更能準確抓住客戶需求的核心，設計和訓練出高精度的模型、使用模型的壓縮和量化大量減小算法的時間和空間復雜度，及快速布局在多種設備上，包括大型服務器和樹莓派，從而達到根據客戶需求游刃有余地設計高效的深度學習系統。作為深度學習全棧工程師，在任何公司的深度學習相關崗位上都能得心應手，初入職年薪20萬，工作2至3年后年薪可達35萬+。

本系列課程將分為三次課：《快速成為深度學習全棧工程師》、《PyTorch – 深度學習全棧工程師進階案例實戰》以及《深度學習全棧工程師的究極進化》。《快速成為深度學習全棧工程師》將教授深度學習基礎知識，用CIFAR-100作為例子動手設計整個深度學習項目的生產環境和流程；《PyTorch – 深度學習全棧工程師進階案例實戰》將教授深度學習和半精度訓練的理論知識，以及物體分類、人臉檢測、人臉識別的實戰項目；《深度學習全棧工程師的究極進化》將教授深度學習高階理論知識、大規模分布式的原理和模型的量化與壓縮，以及多人體姿態識別實戰項目。

本次課程為進階課程：《PyTorch – 深度學習全棧工程師進階案例實戰》。

課程大綱: 第1課：理論學習 – 深度學習加持的計算機視覺算法

第2課：動手實戰 – Python的初高級語法講解與 PyTorch內部框架機理的理解

人臉識別項目實戰（PyTorch版）：

第3課：動手實戰 – 數據增強(Data Augmentation)的理解與實現：自動擴增數據集中不同分布的樣本數

第4課：動手實戰 – 神經網絡中經典與layer的理解與實現

第5課：動手實戰 – 從Softmax到Insightface的人臉識別算法分析與實現

第6課：動手實戰 – 搭建與訓練自己的人臉識別pipeline

第7課：動手實戰 – 人臉識別算法性能的評估(Metric)與人臉識別模型的部署與推理

目標檢測項目實戰（PyTorch版）：

第8課：動手實戰 – 從FasterRCNN到GridRCNN的目標檢測算法分析與實現

第9課：動手實戰 – 目標檢測熱門框架MMDetection的理解與部署

第10課：動手實戰 – 自己動手設計目標檢測框架解決Airbus Ship Detection Challenge（上）

第11課：動手實戰 – 自己動手設計目標檢測框架解決Airbus Ship Detection Challenge（下）

第12課：動手實戰 – 目標檢測算法性能的評估(Metric)與模型的部署與推理

授課講師: 吳宇翔，中國科學技術大學碩士生，Oracle認證專家，SnowCloud公司聯合創始人兼首席研究工程師。共計參與英國牛津大學、清華大學等高校6個人工智能科研項目，已在人工智能較高級會議ACMMM和ICIP上發表文章兩篇，所涉及的領域包括深度學習、計算機視覺等。多次帶領團隊拿下了人工智能相關競賽前三名，如2019愛奇藝視頻人物識別挑戰賽第一名。

課程環境: Windows, Linux, Mac等電腦；Python3.5+；PyTorch1.1+

授課對象

對深度學習有濃厚興趣的大二學生或工作兩年以上的相關從業人員，且對深度學習有一些基礎了解或已經完成了先修課程：《快速成為深度學習全棧工程師》的同學

收獲預期

1. 1. 深度學習基礎理論和工業生產知識和整套深度學習設計流程；

2. 2. 更深刻和靈活的使用PyTorch完成復雜的深度學習項目；

3. 3. 能夠學會參與真實的Kaggle競賽。

課程學費: 學費：400元（固定學費：300元 + 逆向學費：100元）
新穎的課程收費形式：“逆向收費”約等于免費學習，課程收取300元固定收費 + 100元逆向學費，學習圓滿則全額獎勵返還給學員！

特別說明如下: 本門課程本來打算完全免費，某位大神曾經說過“成功就是正確的方向再加上適度的壓力”。考慮到講師本身要付出巨大的勞動，為了防止一些朋友在學習途中半途而廢，浪費了講師的付出，為此我們計劃模仿某些健身課程，使用“逆向收費”的方法。在報名時每位報名者收取400元，其中300元為固定收費，另外100元是暫存學費，即如果學員能完成全部課程要求，包括完成全部的書面作業，則100元全款退回。如果學員未能堅持到完全所有的學習計劃任務，則會被扣款。期望這種方式可以轉化為大家強烈的學習愿望和驅動力！

課程授課方式

1、學習方式：老師發布教學資料、教材，幻燈片和視頻，學員通過網絡下載學習。同時通過論壇互動中老師對學員進行指導及學員之間相互交流。

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開課時間：隨報隨學課程周期：共12課難易度：★☆☆

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