AI 开发者大会

「培训简介」

一站式迅速掌握AI核心技术，迅速上手深度学习应用。面向AI初学者、工程师或数据科学家，AI开发者大会期间将展开一场深度学习技术硬核培训。基于2019年加州大学伯克利分校的《深度学习导论》，本次培训将所有深度学习内容浓缩成一天的精华课程。亚马逊首席科学家李沐将面对面亲自授课，从基础到应用，让你能短时间掌握深度学习轮廓，还会教你使用多个GPU甚至是多台机器来训练模型，并构建深度学习模型来进行图片识别等上手操作。本次培训课程共分为四大部分，每部分讲解100分钟。晚上我们将进行 Hackathon，将白天学到的深度学习知识学以致用。

「讲师」

李沐 | 亚马逊首席科学家

李沐，亚马逊首席科学家。美国卡内基梅隆大学计算机科学博士。他曾任加州大学伯克利分校访问助理教授、创业公司 Marianas Labs 的 CTO 和百度深度学习研究院的主任研发架构师。他的研究关注分布式系统和机器学习算法。他在数个领域的顶级学术会议发表过论文，包括理论(FOCS)、机器学习 (ICML，NIPS)、应用(CVPR，KDD) 和操作系统(OSDI)。

何通 | 亚马逊应用科学家

何通，亚马逊应用科学家。主要方向为计算机视觉，研究方向包括深度学习，机器学习，推荐系统，生物信息等。他于2016年在加拿大取得计算机硕士学位，并于2018年加入亚马逊。他积极参与开发与维护多个著名开源项目，是深度学习框架项目的核心开发成员，计算机视觉工具包的核心开发成员，机器学习工具的包开发者。

「培训日程」

	时间	课程	内容
Part 1	9:00-10:40	深度学习基础	1. 数据操作 2. 自动求导 3. 线性回归的从零开始实现 4. 线性回归的简洁实现 5. 图像分类数据集（Fashion-MNIST） 6. Softmax回归的从零开始实现 7. Softmax回归的简洁实现 8. 多层感知机的从零开始实现 9. 多层感知机的简洁实现
Part 2	11:00-12:40	卷积神经网络基础	1. 使用GPU 2. 卷积层 3. 池化层 4. 卷积神经网络：LeNet 5. 深度卷积神经网络：AlexNet）
Part 3	14:00-15:40	现代卷积神经网络	1. 用重复元素的网络：VGG 2. 含并行连结的网络：GoogLeNet 3. 残差网络：ResNet 4. 多GPU和分布式计算 5. 图像增广 6. 微调
Part 4	16:00-17:40	计算机视觉	1. 目标检测模型 2. 目标检测预测 3. 目标检测训练 4. 训练调参技巧 5. 部署模型
Part 5	19:00-24:00	Hackathon（注册时需要勾选）	主题方向：目标检测

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李沐 | 亚马逊首席科学家

何通 | 亚马逊应用科学家

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