李飛飛斯坦福CS231n，原來學霸們都是這麼學的

知識 03-31

偷偷刷了好多遍李飛飛主講的斯坦福CS231n，卻還是不知道實戰應用？明明收割了幾個G的資源和代碼，卻還沒發現隱藏知識點？

3月28日起，雷鋒字幕組聯合AI慕課學院推出3期以「斯坦福深度視覺識別課CS231n」為主題的Live實戰分享課。（原創代碼+論文解讀+場景應用+實用套路）

活動邀請到來自CHISON醫學影像、BIGO LIVE、某金融科技的3位資深演算法工程師，分享他們的視覺識別實戰經驗。

第二期《咱來深入聊聊圖像分類和網路優化》將於4月2日（周一）20:30開場！

／實戰分享課／

分享人

我是李振，現就職於BIGO。北京航空航天大學獲博士學位，原中國艦船研究院高級工程師。

Machine Learning（Pattern Recognition）科班出身，做過分散式系統開發的碼農、焊過電路板、調過DSP/FPGA，玩過Computer Vision和Compressed Sensing相關的一些數學的東西，在體制內也拿到了副高的title。在這波大潮里，又回歸到Deep Learning。從事圖像分類和語音識別的方向。

分享提要

近兩年，關於Deep Learning的技術呈現指數級爆發。每天都會有各種模型、演算法的新突破、新進展通過各種信息渠道滲透過來。不由自主的追蹤這些進展，耗費巨大時間和精力，疲於奔命，最後，只剩下由衷的感嘆…。如果，你不是碩士/博士在讀，有論文的壓力。其實，大可不必。

所有模型、演算法都只是工具。來壺茶，大家坐下來聊一聊。用這些工具，我們能做什麼事情？怎麼做？如何做好？拋磚引玉，今天我先來分享一下「圖像分類和網路優化」。

分享時間

4月2日（周一）20:30 - 21:30

參與方式

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可免費入場

第一期《我來手把手教你用TensorFlow實現DQN》直播視頻

可前往 www.mooc.ai/course/477 回放觀看

備註「231」

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