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@程序员,别再自己闷头学了


60 年冬去春来,人工智能技术发展起起落落。现在是 2019 年,属于 AI 不可阻挡的新转机正强势袭来。


科技巨头一向是未来技术发展最重要的风向标。2011 年,随着 Google 将一线业务引入深度学习技术,落伍移动时代的微软也拉起了一支近万人 AI 队伍。国内大量一线互联网公司也都在布局人工智能团队,推出各种智能解决方案,希望在互联网行业中吃到人工智能这道“主菜”。


不难想象,未来深度学习等AI技术也将成为技术人员进入科技新时达的新门槛,AI技术变革重塑职业生态的趋势愈发明显,那么,作为程序员,你又如何以最快速度搭上AI这趟高速列车?


除了闷头自学不时到处碰壁,你最好有一个指路人,一个能让你少走技术弯路,快速脱颖而出的领航者。


作为一个紧跟技术潮流的开发者社区,帮助技术人员不断成长是我们的使命。过去,CSDN在大会活动中上线的深度培训活动——《主动式机器学习具体应用和实战》、《深度学习时间序列分析和实战》、《TensorFlow基础与应用》等,获得了开发者们的一致好评。


2019 年 5 月 25-27日,由CSDN与数字经济人才发展中心联合主办的第一届CTA核心技术及应用峰会将在杭州开启,深度培训项目再次提上议程。


CSDN邀请到来自英伟达和谷歌GDE的技术大咖,为我们讲解CUDA并行计算编程基础、StyGAN、TensorFlow 2.0等深度学习必备基础知识和最新技术,并通过项目实战,让开发者真正融会贯通,学有所得。


除了现场授课,我们还会录制学员专属视频,方便课程结束之后查漏补缺。此外,学员和讲师也可以在微信群里深度交流,随时答疑解惑。


离大会开幕还有两周时间,让我们一起来提前“预习”一下这两场干货满满的深度培训。


培训议题1:

如何从0到1的使用 Keras 实现分类网络与人脸识别模型


培训讲师:彭靖田,Google Developer Experts on Machine Learning。


在机器学习领域有多年深入的研究和实战经验,2018年出版《深入理解TensorFlow》,被业界公认为国内第一本系统剖析Google AI 框架专著;2019年发布《TensorFlow快速入门与实战》视频课程,覆盖20万人+;2016年从 TensorFlow v0.7 开始贡献社区,曾为 TensorFlow Top 40 Contributor。2017年与Google Cloud 一同参与和发起了 Kubeflow 机器学习云项目。曾任才云Cloud AI负责人,华为公司深度学习团队核心成员,主要参与华为深度学习平台的设计和研发工作。


培训大纲:


TensorFlow 2.0 的一个大目标是提升易用性,Keras 便是实现其目标的载体。通过使用 Keras 实现深度神经网络,将大大降低编程复杂度和开发时间。本次培训将会介绍如何从0到1的使用 Keras 实现分类网络与人脸识别模型。主要培训内容如下:


  1. 简要介绍神经网络与深度学习基本概念;

  2. 简要介绍 Keras 基本概念与使用方法

  3. 演示如何使用 Keras 实现简单分类网络;

  4. 介绍人脸识别模型理论与实现方法;

  5. 演示如何使用 Keras 实现人脸识别模型;


适合人群:对深度学习有兴趣的学生和初级技术人员。


难易程度:中等


需要提前掌握的知识点:深度学习基本概念,如全连接、卷积、反向传播等。对分类模型有一定实战经验。


提前需要安装的环境:TensorFlow 1.12.2, Keras 2.2.0+


培训议题2:

CUDA 并行计算编程基础


培训讲师:何琨,NVIDIA开发者社区经理。


具有多年GPU开发经验,并在人工智能,计算机视觉,高性能计算领域完成过多个独立项目。另外,他在机器人和无人机领域有丰富的研发经验,对图像识别、目标检测与跟踪完成过多种解决方案,曾经作为主要研发者参与GPU版气象模式GRAPES。


课程介绍:


CUDA编程方法是目前广泛使用的并行化程序编程方法。在深度学习、计算机视觉、生物医疗、环境科学、气象预报、石油勘探等领域具有大量使用场景。通过这堂课,开发者们将学会:


  • GPU基本架构;

  • CUDA编程模型---包括CUDA的线程层次,如何更加高效的调用线程来执行程序命令;

  • CUDA访存处理---包括多种存储类型的调用,以及如何利用不同类型的存储加速CUDA程序;

  • CUDA多流执行---包括创建多流执行的CUDA程序,以及利用多流执行加速CUDA程序的方法。


本次课程中,讲师还会以实际程序为例子,详细展示如何在实际应用中利用GPU加速应用程序。


  • Style-Gan架构与实现


A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks 是NVIDIA在2018年发布的一个新的生成对抗网络方法。StyleGAN是从非常低的分辨率开始,一直到高分辨率(1024×1024)一步一步地生成人工图像。


通过分别修改网络中每个级别的输入,它可以从粗糙的特征(姿势、面部形状)到精细的细节(头发颜色),控制在该级别中所表示的视觉特征,而不会影响其它级别。此课程将介绍Style-Gan的基本框架和原理,以及模型训练和训练好模型的应用,包括:


  • 介绍StyleGan的架构特点以及与传统Gan之间的区别;

  • StyleGan的效果和应用;

  • StyleGan模型训练以及实际代码中,如何利用StyleGan模型生成图片。


我们希望参加培训的你是:


(1)CUDA:有高性能计算以及并行计算需求的初级开发者;

(2) StyleGan:对GAN感兴趣的深度学习开发者。


需要提前掌握的知识点:


(1)CUDA:C/C++语言,线性代数基本知识;

(2)StyleGan:深度神经网络基本概念和计算机视觉基本概念。


目前, 深度培训 8 折优惠报名中,双日开发者预售票通道已正式上线,仅售 799 元(原票价1099元)。点击阅读原文,立享预售优惠。


了解大会详情,添加小助手微信:15101014297,备注「CTA」


点击【阅读原文】立享折扣。

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