听腻了各种AI入门课？不如选定一个最酷的领域迅速逆袭！

觉得吴恩达深度学习入门课太浅？

我们为更专业的你推出了 AI系列课程 ！

第一弹，

瞄准目前发展最快、

应用最广的 计算机视觉领域 ！

大数据文摘 联手 稀牛学院 ，推出 高品质AI系列课程 ， 力邀 国内外学术精英和工业界大牛 亲自授课，保障 7*24小时云平台实训环境 ，并 首次 提供 足量GPU 资源。

文摘x稀牛 的课程向来以“四高”著称：

• 课程内容质量高

• 助教与服务水平高

• 学员满意度高

• 价格高(lll￢ω￢)

（比如说数据科学实训营第3期课程原价4980元）！

为让更多AI学习者享受高品质网络学习，本系列课程为大家争取到了 降价福利 和 团购优惠 ！欢迎报课，体验高规格的网络课程学习该有的样子。

如果你苦恼

看了很多视频、读了很多书和论文，依旧在门外徘徊？

海量学习资源的筛选成本太高，急需 高性价比靠谱课程 快速入门进阶？

自学坑多水深，需 大佬带路 、 结伴 前行？

听英语课程想挠墙，有字幕也不能治愈，更何况还要先解决某不可描述的困难……

如果你希望

了解 最新学术进展 和 工业界实际应用 ？

参与活跃的 高垂社区 ，共同学习、互相探讨……

如果你心仪

深度学习和计算机视觉 的职位，希望从事 相关工作 。

GPU快速计算 带来的酷爽体验！

那么

这门课

绝对是你的菜！

《深度学习与计算机视觉》 是 本系列第一门课程 ，从 深度学习基本网络模型 出发，到 TensorFlow工具 使用方法，涉及 图像物体检测 、 图像分割 、 看图说话 、 图像问答 、 图像生成 、 图像检索等CV领域 的应用实践。

每次课都推出 案例实践 ，

由浅入深，真枪实战！

带你快速进阶！

■ Ivan老师： 清华大学本科，CMU PhD，在AAAI、IJCAI、AISTATS等顶级会议上发表过多篇论文，前Google AI实验室工程师。熟练机器学习、深度学习与统计、凸优化。

■ Pen 老师： 博士毕业后任职于国内巨头公司人工智能实验室，从事深度学习和图像相关的研究与应用。TKDE的审稿人，同时在SIGIR、UbiComp、TKDE、CIKM、ICMR等顶级会议和期刊上发表过多篇学术论文。

给你选择这门课的理由

■ 为避免软件本地安装带来的学习困扰，让学员能快速地专注于课程学习，本次课程采用“云实验操作平台”——一键启动，免除安装烦恼；

■ 7x24h在线可用，是真正丰富友好的操作实战平台，提供上百款主流工具包，满足多样化练习需求。

■ 计算机视觉的学习离不开大量的计算资源，但昂贵的GPU购买费用使普通学员望而却步。

■ 本次课程 首次 提供 足量GPU ，为学员的练习提供充分保障！

酷炫体验，

从这门课开始！

■ 课程配有在线案例实训，将知识和应用进行融合，迅速缩短学员的学习和应用周期，真正学以致用，案例成果可作为求职面试的加分项。

■ 实训安排有助教讲解和学员分享，手把手教你完成实训任务，并给优秀学员展示和锻炼的平台

■ 直播 签到+实训签到+活跃度追踪+缺勤提示 ，避免了学员的自律问题和懒惰心理，从制度上保证学有所成；

■ 课程采用小组制度 ，每次课程后均有实训和讲解，辅助学员理解课程内容、完成课程作业；

■ 匹配的就业岗位：

■ 稀牛学院携手猎聘网 ，为学员提供专业的就业指导服务，并提供就业岗位信息推荐与简历推送福利。

注：就业岗位信息和内推福利会以群公告的形式在学员群发送，请保持对群公告的关注，及时获取相应机会！

■ 顺利完成学业，你将获得大数据文摘x稀牛学院 “深度学习与计算机视觉”毕业证书 ；

■ 优秀学员将获得 优秀学员证书 。

精心设计

只为不负期待

第1讲 深度学习与图像分类/Image Classification

直播课程：

1. 深层神经网络DNN/MLP

2. 卷积神经网络介绍/CNN（AlexNet, VGG, GoogLeNet, ResNet）

3. 图像分类/Image Classification

4. 案例： ResNet/GoogLenet完成图像分类

云平台实训：

读懂CS231n手写的CIFAR‐10图像分类

第2讲 Tensorflow工具介绍

直播课程：

1. Tensorflow与Keras介绍

2. 用Tensorflow完成MLP分类讲解

3. 案例：Tensorflow完成GoogLeNet/ResNet图像分类

云平台实训：

tensorflow完成的VGG/GoogLeNet/ResNet图像识别

第3讲 图像物体检测/Image Detection

直播课程：

1. 区域卷积神经网络/R-CNN（SPPnet，Fast/Faster R-CNN，R-FCN）

2. 物体检测/object detection & localization

3. 人脸检测/face detection

4. 案例：Tensorflow Faster R-CNN完成物体检测，Tensorflow Object Detection API使用

云平台实训：

Tensorflow的ObjectDetectionAPI完成物体检测

第4讲 图像分割/Image Segmentation

直播课程：

1. 显著性检测/Saliency Detection

2. 物体分割/Object Segmentation（GraphCut，GrabCut等）

3. 语义分割/Semantic Segmentation（FCN，CRF/MRF）

4. 案例：自动驾驶场景图片的语义分割——全卷积网络DeepLab

云平台实训：

Tensorflow的图片语义分割任务

第5讲 看图说话/Image Captioning

直播课程：

1. 循环神经网络与LSTM介绍

2. 看图说话原理与结构

3. MSCOCO，Flickr8K，Flickr30k数据集介绍

4. 案例：用Tensorflow完成的Show, attend and Tell

云平台实训：

Tensorflow的ImageCaption看图说话实现

第6讲 图像问答/Image Question Answering

直播课程：

1. 数据集介绍（VQA，Visual Genome）

2. Image Question Answering原理及结构

3. 注意力机制及外部知识库

4. 案例：tensorflow完成的图像智能问答系统

(https://github.com/paarthneekhara/neural-vqa-tensorflow)

云平台实训：

Tensorflow完成的图像智能QA系统

第7讲 图像生成/Image Generation

直播课程：

1. 对抗生成网络（GAN）

2. GAN在图像生成中的应用（图片分布学习、以文生图）

3. GAN在传统问题中的应用（超分辨、语义分割）

4. 案例：图像复原的超分辨（SRGAN）模型应用

云平台实训：

用GAN完成图像生成

第8讲 图像检索/Content-based Image Retrieval