公开课 | 深度学习在图像识别中的应用

深度学习是近十年来人工智能领域取得的最重要的突破之一。它在语音识别、自然语言处理、计算机视觉、图像与视频分析、多媒体等诸多领域都取得了巨大成功。深度学习在计算机视觉领域最具影响力的突破发生在 2012 年，Hinton 的研究小组采用深度学习赢得了 ImageNet 图像分类的比赛。ImageNet 是当今计算机视觉领域最具影响力的比赛之一。它的训练和测试样本都来自于互联网图片。训练样本超过百万，任务是将测试样本分成 1000 类。那么深度学习在图像识别方面又有哪些应用呢？

深度学习公开课

时间:   06/18/2017

       Sunday

        PST 5: 00pm--5: 40pm

讨论内容

1. 深度学习概览

2. 图像识别中使用深度学习的案例：
    - 手写笔记识别
    - FaceNet 模型
    - 初始模型

面向对象

理工科背景，有意求职数据分析、数据科学等领域的同学。

嘉宾背景

前Amazon Software Developent Engineer，前Microsoft Software Developent Engineer；现任狗家Senior Software Engineer.

如何报名

点击阅读原文获得链接直接报名！本次公开课以网络课程形式进行。

 长期招募 

TECHNICAL WRITER/翻译志愿者  

1. 职责：

1. 深度讨论数据应用

2. 调研行业发展

2. 要求：

1. 对数据应用极为感兴趣

2.  具备数据分析基础

3. 具有一定BUSINESS INSIGHT

4. 写作能力强

感兴趣的同学发送简历及writing sample到[e-mail]，邮件标题“申请翻译/Technical Writer”。

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