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【强化学习系列】强化视觉导航技术导引

2019-4-17 11:15| 发布者: 仙豆| 查看: 6291| 评论: 0

算法 基础 架构 数学 技术实战 实战

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强化学习(Reinforcement Learning),AlphaGo背后的神秘力量!

RL本质上是可用于序列决策的一种工具,最初源于增强学习及神经网络的结合,并因深度学习时代而复兴!

得益于大数据的普及、计算能力的提升及新的算法技术,我们正见证着强化学习的诸多突破性进展及其在人工智能领域具有革命性的全新架构及应用——包括深度 Q 网络、可微分神经计算机、异步方法、对抗网络架构、价值迭代网络、用于机器翻译的双学习、口语对话系统、信息提取、 引导性策略搜索、 生成对抗模仿学习、非监督的强化及辅助学习及神经架构设计等。

本课程为炼数成金【强化学习系列】开山之作,将从一篇CVPR2019满分文章的解读开始。这篇精彩绝伦而且可能代表人工智能未来风向标的技术,很遗憾作者并没有提供其开源代码!课程将结合其算法思想、算法设计与实现步骤等细节,引导学员逐步实现强化学习与机器视觉的结合,并尝试与自然语言处理的进一步融合(作者实现的部分)。课程规划主要分为算法原理讲解和工程技术实战两个部分,通俗易懂,分级探索工程应用。

课程大纲:
Step 1. 自动驾驶与视觉导航原理
第一课,经典算法:零基础入门,通俗易懂地讲解自动驾驶与视觉导航的基本框架;
第二课,工程实战:遗留问题处理和解决,CVPR论文讲解与技术探索和尝试!

Step 2. 强化学习入门及算法解释
第三课,经典算法:零基础入门,通俗易懂地讲解强化学习的算法思想与主要原理;
第四课,工程实战:遗留问题处理和解决,CVPR论文讲解与技术探索和尝试!

Step 3. 强化学习进阶与模型细节
第五课,经典算法:零基础入门,通俗易懂地讲解强化学习的算法设计与模型细节;
第六课,工程实战:遗留问题处理和解决,CVPR论文讲解与技术探索和尝试!

Step 4. 强化学习实战与系统开发
第七课,经典算法:零基础入门,通俗易懂地讲解强化学习系统开发的核心模块;
第八课,工程实战:遗留问题处理和解决,CVPR论文讲解与技术探索和尝试!

Step 5. 强化视觉导航与指令拓展
第九课,经典算法:零基础入门,通俗易懂地讲解强化视觉导航原理及实现过程;
第十课,工程实战:遗留问题处理和解决,CVPR论文讲解与技术探索和尝试!

授课时间:
课程将于2019年10月20日开课,预计课程持续时间为12周

课程基础:
零基础

学习环境:

windows,Linux

课程软件:
MATLAB 2018b,Python版

收获预期:

深入理解,融会贯通跨境追踪的关键技术!

讲师介绍:
王文峰
第三脑研究院(美国)资深客座研究员,视频监控领域精准安防(Precision Security)概念提出者,国家自然科学基金(面上项目)评审专家,入选多项省部级人才计划,兼任电子工业出版社“机器视觉与类脑智能丛书”总编、长期从事数学跨学科应用研究,目前已涉及地理信息系统、人工智能、机器人、安防等多个领域,在Springer出版的代表作《Brain-inspired intelligence and visual perception》纸质版由华中科技大学出版社发行并被列为国家“十三五”重点规划图书;应邀担任一系列SCI期刊(包括部分top期刊)的审稿专家,2019年被SCI期刊IJRS邀请为主编候选人。

课程试听:

新颖的课程收费形式:“逆向收费”约等于免费学习,仅收取300元固定收费+300元暂存学费,学习圆满则全额奖励返还给学员!

本门课程本来打算完全免费,某位大神曾经说过“成功就是正确的方向再加上适度的压力”。考虑到讲师本身要付出巨大的劳动,为了防止一些朋友在学习途中半途而废,浪费了讲师的付出,为此我们计划模仿某些健身课程,使用“逆向收费”的方法。
在报名时每位报名者收取600元,其中300元为固定 收费,另外300是暂存学费,即如果学员能完成全部课程要求,包括完成全部的书面和互动作业,则300元全款退回。如果学员未能坚持到完全所有的学习计划任务,则会被扣款。期望这种方式可以转化为大家强烈的学习愿望和驱动力!

课程授课方式:
1、 学习方式:老师发布教学资料、教材,幻灯片和视频,学员通过网络下载学习。同时通过QQ群互动中老师对学员进行指导及学员之间相互交流。
2、 学习作业:老师每周布置书面及互动作业,学员需按时按质完成作业。
3、 老师辅导:根据作业批改中发现的问题,针对性给予辅导,帮助大家掌握知识。
4、 结业测验:通过测验,完成学业。

您是否对此课程还有疑问,那么请 点击进入 FAQ,您的问题将基本得到解答
全国统一咨询热线 4008-010-006

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