精彩大片  大会,现场,嘉宾,照片,拿走,不谢!

大会介绍

认证:    

基于百度与中国软件行业协会联合发布的《深度学习工程师能力评估标准》,可以考取百度颁发的深度学习工程师能力认证。

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    AI++人工智能学院和百度-飞桨签约仪式,达成在AI人才联合培养上面的合作协议,百度提供AI深度学习课程内容、GPU算力等多方支持,AI++人工智能学院培养出来的学员可参加深度学习工程师认证考试,表现优异进入AI++人工智能学院讲师库,表现优异+拥有PaddlePaddle授课能力更机会认证成为百度布道师。


考核

image.png就业:


2019上海人工智能热招职位以及薪资情况:

       技术leader和科学家薪资:

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      我们链接了几乎整个上海地区的人工智能中高端职位,200多个JD,年薪范围30万1000万不等。打造上海最全最专业的AI人才精准匹配平台。

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AI++人工智能研究院简介


      作为人工智能技术在成人教育培训类市场的探索者和AI普及化的推行者, AI++人工智能学院成立于2018年12月10日,专注于于人工智能领域技术人才培养、行业咨询服务。打通了人才培养-人才输送-企业AI技术方案定制-AI行业咨询全产业链服务,成立至今上海市为60多家企业提供了技术升级和咨询服务。

AI++之路

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     在上海市政府、中科院相关领导、行业顶级技术专家的鼎力支持下!「AI++人工智能学院」2019年5月11日在上海市科创中心学术礼堂正式揭牌落地上海。

     中国科技报、上海科技报等权威媒体对于学院成立现场做了相关报道。

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     网易、IT频道国际在线、中华网等200多家媒体对学院进行了报道和转载。共同庆祝AI++人工智能学院的成立,肯定了团队服务AI国家战略的奋斗目标,对于团队成员目前的工作成果进行了鼓励。

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      2019年5月31日,AI++人工智能学院创始人方圆圆女士,被授予中日人工智能协会(CJAAI)执行会长,6月27日,中日AI研究院获首轮2000万风险投资(约3.1亿日元),第二轮的融资也正在运作当中或在年底到位。并开放中日AI职位,中国国内由AI++人工智能学院进行职位直推。

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部分职位如下:

职位6:高薪诚聘AI大神

1、拥有机器学习、深度学习知识,有实际的AI(人工智能)的模块开发经验。

2、拥有数据科学经验(Data scientist,类似国内大数据概念)经验。

3、实际的Hbase数据库(是一个分布式的、面向列的开源数据库)开发经验。

4、日语良好,有其他AI相关经验同样大欢迎


职位7:AI(深度学习)技术者

作業内容:Deep Learning(TensorFlow/Python)を用いた画像解析開発、品川シーサイド駅 Skill:TensorFlow、Pythonの開発経験、Deep Learning

合作企业

     AI++人工智能学院与首期6家合作企业的签约仪式。分别是:锦狮投资,在创业投资和企业并购重组方面达成战略合作;创合工社,为初期数千家上海的创业公司孵化方面达成战略合作;和君商学院,在AI产业结合方面达成战略合作;人力资源公司在猎头与人力资源发展上达成战略合作;京师商学院,在AI管理方面达成战略合作;盈科律师事务所,在AI技术相关法务方面达成战略合作。

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      打通了AI产、学、研、创,整合资源,助力企事业AI升级全链条推进与学员职业发展,并在交流中碰撞新的创业火花,进行创业孵化。

     2019年8月10日, AI实训营·上海站正式启动,限额30人!(需筛选简历)


往届课程回顾


     在上海我们已经成功举办了两期实战训练营,学员来自于各大海外院校、上海交大、复旦、港中文、上大等院校,学生们通过实际的GPU环境AI项目实操,完成了AI的华丽转型。

     部分学员启动了AI创业的梦想,学院积极提供技术支持和融资对接,以及对于报名比赛的学员提供技术辅导,面试的学员提供简历修改、推荐、面试指导等服务,助力AI梦。

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教学管理


  1、AI Studio线上教学管理平台

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 终身免费复训,每周线上workshop

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  每位学员配备GPU训练环境,随时随地运行AI项目

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2、线下教学环境

教学环境:

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每期课程配备班主任1名,教务管理人员2名,随时解答学员问题,跟踪学习动态。


定制化就业辅导 

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囊括:1、简历修改指导

          2、模拟面试

          3、模拟笔试试题

          4、部分职位直推


课程设置


 四大核心模块


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31天开启精选实战课程

声明:具体课程安排等请以院方实际安排为准


课程内容简介:

线下线上相结合,线下周末课,线上5天课,部分线上课程截图如下:

1、数学基础

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2、机器学习基础

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3、深度学习基础

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线下课程安排:

8天线下课程,AI基础精华课程 +GPU平台工程项目代码实践+论文复现

项目基于百度飞桨PaddlePaddle深度学习平台。


课程亮点


亮点1


现场教学百度世界领先的人工智能应用项目

        

      人脸识别和检测是目前人工智能领域应用最广的课堂,是AI技术从业者的基础,非受控场景中的小脸、模糊和遮挡的人脸检测是这个方向上最有挑战的问题。

     2018年百度凭借全新的人脸检测深度学习算法 PyramidBox,在世界最权威的人脸检测公开评测集 WIDER FACE 的「Easy」、「Medium」和「Hard」三项评测子集中均荣膺榜首,刷新业内最好成绩。

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亮点2


十个的Ai项目和数据集开放,让你一次性过足瘾

       

  1. 房价预测

  2. 数字识别

  3. 猫脸识别

  4. 个性化推荐

  5. 中文分词

  6. 文本分类

  7. 关键字提取

  8. 情感分析

  9. 红酒品质预测

  10、股票预测


亮点3


    15个AI经典算法模型项目合集





第一部分、图像类模型

1、图像分类-GoogleNet

图像分类,使用GoogleNet网络,教学参考意义更多。使用公开鲜花据集,数据集压缩包里包含五个文件夹,每个文件夹一种花卉。分别是雏菊,蒲公英,玫瑰,向日葵,郁金香。每种各690-890张不等


2、图像分类-DPN

图像分类,使用DPN网络,教学参考意义更多。使用公开鲜花据集,数据集压缩包里包含五个文件夹,每个文件夹一种花卉。分别是雏菊,蒲公英,玫瑰,向日葵,郁金香。每种各690-890张不等


3、图像分类-MobileNet-v2

图像分类,使用MobileNet-v2网络,教学参考意义更多。使用公开鲜花据集,数据集压缩包里包含五个文件夹,每个文件夹一种花卉。分别是雏菊,蒲公英,玫瑰,向日葵,郁金香。每种各690-890张不等


4、图像分类-DistResNet

图像分类,使用DistResNet网络,教学参考意义更多。使用公开鲜花据集,数据集压缩包里包含五个文件夹,每个文件夹一种花卉。分别是雏菊,蒲公英,玫瑰,向日葵,郁金香。每种各690-890张不等


5、图像分类-SE_ResNeXt

图像分类,使用SE_ResNeXt网络,教学参考意义更多。使用公开鲜花据集,数据集压缩包里包含五个文件夹,每个文件夹一种花卉。分别是雏菊,蒲公英,玫瑰,向日葵,郁金香。每种各690-890张不等


6、图像分类-ShuffleNetV2

图像分类,使用ShuffleNetV2网络,教学参考意义更多。使用公开鲜花据集,数据集压缩包里包含五个文件夹,每个文件夹一种花卉。分别是雏菊,蒲公英,玫瑰,向日葵,郁金香。每种各690-890张不等


7、图像分类-MobileNet

图像分类,使用MobileNet网络,教学参考意义更多。使用公开的鲜花据集,数据集压缩包里包含五个文件夹,每个文件夹一种花卉。分别是雏菊,蒲公英,玫瑰,向日葵,郁金香。每种各690-890张不等


8、图像分类-InceptionV4

图像分类,使用InceptionV4网络,教学参考意义更多。使用公开的鲜花据集,数据集压缩包里包含五个文件夹,每个文件夹一种花卉。分别是雏菊,蒲公英,玫瑰,向日葵,郁金香。每种各690-890张不等


9、图像分类-ResNet

图像分类项目,使用ResNet网络结构,教学参考意义更多。使用公开的鲜花据集,数据集压缩包里包含五个文件夹,每个文件夹一种花卉。分别是雏菊,蒲公英,玫瑰,向日葵,郁金香。每种各690-890张不等


10、图像分类-VGG

图像分类项目,使用VGG网络结构,教学参考意义更多。使用公开的鲜花据集,数据集压缩包里包含五个文件夹,每个文件夹一种花卉。分别是雏菊,蒲公英,玫瑰,向日葵,郁金香。每种各690-890张不等


11、图像分类-AlexNet

图像分类项目,使用AlexNet网络结构,教学参考意义更多。使用公开的蔬菜数据集,数据集压缩包里包含三个文件夹,每个文件夹一种蔬菜。一种是黄瓜,一种是莴笋,一种是莲藕。每种各100


12、图像分类-DenseNet

图像分类DenseNet,教学参考意义更多。使用公开鲜花据集,数据集压缩包里包含五个文件夹,每个文件夹一种花卉。分别是雏菊,蒲公英,玫瑰,向日葵,郁金香。每种各690-890张不等





第二部分:目标检测类模型

1、Yolo V3 / Yolo V3 tiny

使用的数据集是自定义的螺丝螺母数据集代码基本基于paddle githubmodels里的代码,支持YOLOv3YOLOv3-tiny,略有改动。感谢paddle团队开源提供


2、目标检测SSD

基于预训练好的mobile-net 训练的ssd,使用的数据集是pascal-voc 代码基本基于paddle githubmodels里的代码,略有改动





第三部分:OCR类模型

1、文字识别-CRNN

文字识别CRNN 模型,引用英文数字切片数据集。代码修改自paddle 模型库。


亮点4                       论文复现合集   

指定顶会paper或模型,基于百度飞桨PaddlePaddle复现并共享百度平台,可享高达1万/例奖金。

(指定顶会paper等,静候后期官微发布)

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####InfoGAN-一种无监督生成方法

·      作者丨黄涛

·      学校丨中山大学数学学院18级本科生

·      研究方向丨图像识别、VQA、生成模型和自编码器

生成对抗网络(Generative Adversarial Nets)是一类新兴的生成模型,由两部分组成:一部分是判别模型(discriminatorD(·),用来判别输入数据是真实数据还是生成出来的数据;另一部分是是生成模型(generatorG(·),由输入的噪声生成目标数据。



####SRCNN-基于深度卷积网络的图像超分辨率算法

·      作者丨张荣成

·      学校丨哈尔滨工业大学(深圳)

·      研究方向丨计算数学

笔者本次选择复现的是汤晓鸥教授和何恺明团队发表于2015 年的经典论文——SRCNN。超分辨率技术(Super-Resolution)是指从观测到的低分辨率图像重建出相应的高分辨率图像,在监控设备、卫星图像和医学影像等领域都有重要的应用价值。在深度卷积网络的浪潮下,本文首次提出了基于深度卷积网络的端到端超分辨率算法。



####基于深度学习的图像超分辨率重建

·      作者丨Molly

·      学校丨北京航天航空大学

·      研究方向丨计算机视觉

笔者本次选择复现的是汤晓鸥组Chao Dong 的作品,这篇论文也是深度学习应用在超分辨率重构上的开山之作。



####Wasserstein Gan-ICML2017大热论文

·      作者丨文永明

·      学校丨中山大学

·      研究方向丨计算机视觉,模式识别

笔者复现了Wasserstein GAN,简称WGANWasserstein GAN 这篇论文来自Martin Arjovsky 等人,发表于2017 月。



####LSGANs-最小二乘生成对抗网络

·      作者丨文永亮

·      学校丨华南理工大学

·      研究方向丨目标检测、图像生成

笔者这次选择复现的是Least Squares Generative Adversarial Networks,也就是LSGANs



####ICCV 2017经典论文PyraNet

·      作者丨Dicint

·      学校丨北京信息科技大学

·      研究方向丨分割、推荐

Learning Feature Pyramids for Human Pose Estimation 是发表在ICCV 2017 的工作,论文提出了一个新的特征金字塔模块,在卷积网络中学习特征金字塔,并修正了现有的网络参数初始化方法,在人体姿态估计和图像分类中都取得了很好的效果。



####PyraNet:基于特征金字塔网络的人体姿态估计

·      作者丨黄泽宇

·      学校丨深圳大学

·      研究方向丨计算机图形学、深度学习

Learning Feature Pyramids for Human Pose Estimation 是发表在ICCV 2017 的一篇有关人体姿态估计的论文,提出利用特征金字塔来进行人体姿势预测。作者是Wei Yang,香港中文大学博士生。




####基于标注策略的实体和关系联合抽取

·      作者丨戴一鸣

·      学校丨清华海峡研究院

·      研究方向丨自然语言处理

笔者本次复现的是中科院自动化所发表于ACL 2017 的经典文章——Joint Extraction of Entities and Relations Based on a Novel Tagging Scheme


亮点5     拟邀         线下讲座:行业领先的创业企业CTO


     《世界语音识别的应用和发展现状》


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                                                                                          演讲嘉宾、赖伟
元趣CTO。

毕业于中国科大少年班,博士学位。

先后就职于微软亚洲研究院、盛大创新院,从事语义理解数据挖掘和互联网搜索等技术和产品研发,拥有多项核心技术专利,主持开发的小白语音机器人,在儿童语音识别、英语发音校准、语音交互领域,保持业界领先水平。



本期授课讲师


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1、百度深度学习认证布道师

    百度飞桨PaddlePaddle讲解

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                                                                                                  2、方圆圆   

中科院硕士,AI++人工智能学院创始人,机器视觉领域8年多研究经验,拥有十几篇技术发明专利,300余篇技术博客,2018年签约出版《AI Face》一书,曾就职于某互联网公司硅谷研究院,负责3维人脸高精度定位算法。2018年12月1号获得上海市海归人才创业大赛三等奖,2019年授予中日协会会长。            

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                                                                                           3、戎怀阳
中科院博士,主要研究方向是机器视觉和推荐算法,10年以上算法经验,具有扎实的理论基础和项目经验,目前任职AI技术总监,2018年,戎博士在网易云课堂开设人工智能相关课程,目前线上学员超过3000多人。


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                                                                                                 4、张书玮
清华大学博士,美国俄亥俄州立大学访问学者,参加过FashionAI全球挑战赛,2018之江杯全球人工智能大赛等比赛,均获得15%的排名,2019年天池全球城市计算AI挑战赛获得三等奖。AI++人工智能学院优秀讲师。



招生对象

面向企业学员:


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      签约企业可链接到AI++人工智能学院AI人才库,囊括中国科学院、清华大学、中国科学技术大学、微软亚洲研究院、香港中文大学、香港理工大学、斯坦福大学、卡耐基梅隆大学、南洋理工大学、东京大学等2000名世界AI领域一线顶级专家学者。


面向个人学员:

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     对于拟人工智能领域创业的学员,进行技术辅导、对接政府相关政策、VC投资。


注意:个人学员需经过简历的筛选和考核(限额30人),企业端不需要。


人数:本期限额30人。


学费

12, 800元/人,上海第三期班(含GPU平台训练费用20,00元)早鸟有惊喜!

15, 800元/人,上海第四期班(含GPU平台训练费用20,00元)

15, 800元/人,上海第五期班(含GPU平台训练费用20,00元)


签约企业输送学员可获得企业级优惠。


地址      上海市普陀区,靠近地铁站(审核通过后发送录取通知书)。


开课时间   2019年8月10号-9月9号。线下课:共八天,安排于周末两天授课,9点-17点。

线上课程:每周一到周五,视频点播学习+线上workshop/study group+代码复现+GPU项目实践

课程以实际安排为准!


考核


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证书


 课程结束可获得由AI++人工智能学院和百度飞桨联合颁发的结业证书;

通过认证考试的学员,颁发百度和中国软件行业协会联合认证的《深度学习工程师技能等级证书》;

优秀学员进入AI讲师库,享受讲师待遇。


实训报名咨询Bella :13761290373

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时间:08-10 09:00 - 09-09 21:04
地点:梅川路1209号

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