巡洋艦深度學習特訓營

深度學習，正在出其不意的打擊每個產業 ，從自動識別和治療疾病，到駕駛汽車，到操控物聯網下的所有機器， 甚至改變我們的大腦本身。這也是為什麼谷歌，微軟，百度， facebook到阿里達摩院，深度學習成為每一個巨頭的屠龍之地。

然而這門暗黑料理，確是入門看似簡單，實則隔山。雖然資料是開源的，但晦澀的代碼，艱深的數學，成山的英文，甚至科學上網，都讓哪怕牛校學生都望而卻步。

在這條路上，勢孤則難成行，大公司的實習崗位又對新手天生不友好， 怎麼辦？ 讓我們結伴進行一次深度學習的代碼實戰之路。

巡洋艦推出新年深度學習訓練營（2018年1月1日到2018年5月1日地點北京），本次課程採取每周末線下上課，非周末線上作業指導的模式，專門針對希望邁入人工智慧專業領域的上班一族設計， 一對一擼代碼輔導，讓每一個具有優秀潛質的人成為深度學習工程師。

之所以推出線下版的原因在於，根據上一次巡洋艦一月人工智慧特訓課的經驗， 要掌握機器學習及深度學習的每個知識點，最重要的是從實際項目的問題里領悟， 因此，我們把課程從線上移動到線下。

課程設置 ： 4個月（16周）打通深度學習需要的理論基礎和主幹方向 。

1 -3 周： python企業級項目實戰

4 -5 周： 大數據-機器學習kaggle競賽實戰

6 -7 周： 深度學習tensorflow，pytorch實戰

8 -10周： 深度學習CV（機器視覺）實戰

11-12周： 深度NLP（自然語言處理）實戰

13-16周： 深度強化學習（阿法狗用的技術）實戰

深度學習極度考驗硬體，配備深度學習專業硬體進行線下實戰。

1. 計劃用半年時間成為深度學習開發者及研究者最佳選擇。

2， 課程成員嚴格篩選， 限制30人。

3， 周末線下高強度集中訓練， 平日精細設置的作業導師嚴格監督指導，包含項目代碼實踐和論文導讀。

4， 課程注重與生產與科研的緊密結合， 會定期針對深度學習與實踐產業的結合，金融，醫療，生物科技， 智慧農業， 工業4.0等進行主題探討，會針對每個學員的AI職業規划進行一對一諮詢， 由巡洋艦跨學科人才庫專家主持， 努力促成學生實踐成果直接轉化。

5， 每個參與者將得到巡洋艦頒布的深度學習特訓營結業證書，簡歷優化， 巡洋艦向各個機構的HR進行職位推薦。

6， 第一期參與者成為巡洋艦的元老會員， 未來可以參與巡洋艦的所有項目或產品設計，以及定期活動。

感興趣者請在文章下方留下聯繫方式，或聯繫陳欣（微信 cx13951038115）。

FAQ:

1. 為什麼價格比線上課程高這麼多？

線下課程的成本絕非線上可比， 用於深度學習的計算機顯卡價格昂貴， 北京地區教師極為難找， 老師趕到線下上課及助教輔導的成本均昂貴，小型課程屬於一對一的VIP服務， 老師對每個學生都要付出巨大心血，其形式和大課比更類似諮詢。

2. 和免費線上課程的區別和優勢？

深度學習關鍵在上手項目， 而這點， 只靠視頻和網上資料， 單個人即使具有基礎也難以高效。而在專家監督指導，小團隊合作下的學習，則是天壤之別。 而且線下課程具備一定社交屬性，通過線下課程一部分專業人才成為一生可以互助的事業夥伴。

3，巡洋艦課程的特色在哪裡？

巡洋艦是一個以人工智慧為主導的跨學科學術組織， 巡洋艦課程突出深度學習和不同領域的結合方法， 具有一定的研究院屬性， 巡洋艦力爭做的AI領域的黃埔軍校，強調在研究和實戰中學習，由「研發」帶動「教學」 。

老師會鼓勵學生直接把上課項目轉化為產品。老師對學生的AI職業規划進行一對一諮詢。

4，課程總時間是多少？

課程總時間約240小時。

5，所需先修基礎？

需要高等數學和一定編程基礎， 以及高等數學基礎，本課程針對有潛質成為深度學習工程師的人。

6，在職人員如何參與課程？

本課設計全部在周末，方便在職人員全程跟進， 利用平日時間鞏固周末所學內容（平時每日預計投入2小時以上）

7，如果無法來北京如何參與？

本次課程全部為線下，部分理論課程(約60小時) 有直播，可以通過萬門大學平台觀看，理論課僅包含課程ppt， 不包含程序課件及線下實踐。

巡洋艦成立時候照片

巡洋艦2015年第一次特訓課照片

巡洋艦的深度學習課程發布有兩周了，收到了大家的熱情反饋和踴躍參與，以下我來給大家詳細打開此次計劃：

巡洋艦的特色是什麼：研究者匯聚的殿堂

來上課的大家大多是帶著自己的科研課題或項目過來上課的。 深度學習可以用於醫療影像，遙感，岩土檢測，也可以用於自動化控制，對於不同領域的研究者，工程師和創業者, 能夠把深度學慣用在自己的領域往往是發論文和推陳出新的殺手鐧。

而巡洋艦的課程為想用深度學習改造自己研究或行業的朋友，以及未來想以此為專業的工程師，創業者，和應屆畢業生設計。

由於巡洋艦群體的特殊性,來參加課程的學生不少是各個領域具有自身經驗的牛人, 我覺得我們的課程，更像是引導大家通過深度學習解決自己的問題的一個workshop。

在課程的過程里, 我們相信每個參加課程的人會彼此帶來效率的提升，大家畢竟術業有專攻, 艱深的公式和難懂的代碼除非你有大量時間搞不起來。

我們所做的是，針對這個情況提出一個解決方案，針對不同各體的需求打磨我們的課程，盡量讓大家做到直接能夠運用學到的知識在你的領域裡。

由於我們採用的小課形式，巡洋艦的專家可以根據你的問題為你量身定製解決方案，說不定在課程的最後你的論文已經上路，你的startup已經拿到融資， 你的老闆已經因為你的人工智慧方案給你加薪。

而你所貢獻的內容也有機會成為巡洋艦未來研究內容本身的一部分，這樣， 我們事實上在一起搭建一個理想中的深度學習研究院。

巡洋艦課程的設計理念

然後講講我們的課程設計理念：線上理論課+ 編程作業 + 線下項目實戰三駕馬車。

為什麼要採取這樣的形式？因為目前網路充斥著各種學習人工智慧的資料。然而我們不認為這樣的方法對非學神的人類可以達到學習目的。我們真正缺乏的是，有一個專業團隊帶著大家， 利用所有能利用的最好材料和大家一起互動解決問題的過程，一套監督和促進每個人學習的課程管理體系。

我們會在我們的課程系統里復現巡洋艦善於把所有問題還原到本質的蘇格拉底學堂式的風格，也會是一個實戰式的黃埔軍校：以下兩點說明：

紮實的理論框架設計：

從高屋建瓴的系統框架幫助大家梳理認知一直是巡洋艦最擅長的東西。 我們的課程理論框架會採用目前最權威的深讀學習教材 Deep Learning ( Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Anron Courville) 作為核心教材，輔之一各個重要知識點的核心論文，在巡洋艦幾個具有強大數理基礎的博士幫你一一解答你的理解困難和不能get到的點。

內容體系打造， 重視學科體系形成的基本概念，重視形成深度學習核心的理論框架： 從概率統計 ，資訊理論， 優化理論，高維流形理論，動力系統一路打到極具應用性的圖像處理， 自然語言處理， 強化學習等。

這部分理論內容，我們會採取錄播的形式在每晚6點公布給學生， 老師會在之後的6點到8點之間和學生線上答疑互動（當然線下）。

更加可貴的是，對每個知識點用jupyter notebook(python)作業的形式加以詮釋，讓大家在實踐中不知不覺的理解。在作業中，我們會步步為營的引導學生思考, 讓學生整體把握每個知識點是為什麼提出的,每個理論提出的背景和初衷何在。

我們認為， 通過問題來學習是最好的學習方式。 在紮實的掌握了理論框架之後，你的自學和吸收學習資源的能力會質的飛躍。

項目制的課程：

我們認為，深度學習的學習最重要的在實踐中自我體會和升級， 整個的課程設計我們突出了這一點， 每周末的線下內容， 都是大家實際動手做一個實戰項目， 有專業的老師帶領大家根據對每人的特長分成小組，尋找問題的解決方法， 在這個過程中，對機器學習和深度學習的演算法和各種工具進行深刻理解，比如如何把一個複雜的問題轉化為機器學習可解的目標, 一種演算法又如何只對某一類數據好用。我們的導師團有代碼實踐的高手也有數學達人，能夠全方位的讓大家迅速在項目中成長。

更重要的是，形成你對數據的整體直覺和領悟，這一點，是很難在一個人的情況下體會到的。 課程小組的形式方便我們對課程里數學， 編程，項目管理等能力不同的人進行編組， 使得大家互相督促下整體效率得到提升。

......(計劃還在調整中.....早期新加入的同學有機會把自己的項目帶來..)

典型項目介紹：

全國地產數據分析： 教你用大數據和統計學的方法輕鬆超越地價分析師， 用數字指點江山， 學會綜合利用各種數據（衛星，GDP）增強你的預測！

遷移學習衛星圖像識別： 教你把衛星遙感圖像切割成小片， 用深度學習分析衛星圖上每個小塊含有什麼，這可是能夠進入NASA的技能

讓機器做閱讀理解： 深度學習可以做圖像識別也可以做閱讀理解，不要小瞧哦。

深度強化學習打遊戲： 這是阿爾法元用的技術，學學看怎麼用深度強化學習打遊戲， 不要小看遊戲， 這可是讓機器具有自主行為能力， 可以遷移到眾多工業領域的核心技術啊！

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一個衛星圖像識別里的image segmentation 任務

課程詳細計劃

課程總體設計周末為線下實戰課程（周六周日每日6小時）， 平時為線上理論課程+ 作業答疑（每天6點到8點）。

12月： 預備階段。 推薦與深度學習相關的微積分和線性代數模塊幫助學生學習。 每周三和周六進行一小時線下答疑。

1月1號– 4月1號： 課程主體。 13 周線下課程 ， 周末課程約140小時，平時（4天左右）課程約40小時採取錄播形式， 每天一小時放出，搭配1小時更線上答疑（6點到8點）。 總共課程220小時（180小時課程+40小時線上互動）

python基礎（兩周）， 機器學習基礎（三周，數據處理與可視化- 機器學習基礎-kaggle實戰）， 深度學習基礎與圖像識別（四周）, 深度學習NLP（一周）， 深度增強學習（三周） 幾個模塊。

第一階段: python基礎

線上

第一周　1-4：變數及變數基礎類型、各類型數據常用操作、函數概念及運用、面相對象與類

第二周 5-8：爬蟲相關庫的講解、數據的資料庫存儲於文件存儲、爬蟲與數據存儲進階

線下

第一周： 手寫簡訊註冊功能、簡單通訊錄實現、學生成績表excel操作 的代碼實現、面相對象的代碼改寫

第二周： 房產信息爬蟲實現、Mysql與Mongodb實現數據存儲、數據的文件存儲、面相對象的爬蟲與數據存儲代碼改寫

第二階段： 機器學習基礎

線上

第一周 9-12： 貝葉斯統計與資訊理論基礎，機器學習基礎（監督學習架構，lasso回歸，簡單分類器，無監督學習簡介）

第二周13-16： 各類線性分類器，決策樹，gbdt與隨機森林

第三周17-20: SVM（線性與非線性）， 時間序列模型（HMM， EM演算法） ，簡單強化學習

線下

第一周： 數據處理與可視化（panda數據處理，數據可視化實戰， 分散式入門）, 泰坦尼克表格類數據預處理實戰

第二周： 機器學習sklearn實踐 （ 全國地價分析實戰，新聞分類實戰）

第三周： 機器學習kaggle項目實戰(高級房價預測, Airbnb 使用者預測)

第三階段：深度學習基礎與圖像處理

線上

第一周： 21-23 多層神經網路引入，深度學習概念，BP演算法

第二周： 24-26 各類優化與正則演算法 ，CNN與圖像處理引入

第三周： 27-28 CNN主流框架

第四周： 29-30 RNN與時間序列引入, 自然語言處理

線下

第一周： Cifar圖像識別實戰 (Tensorflow & Pytorch)

第二周： Imagenet CNN主流架構實戰，遷移學習

第三周： 衛星圖像處理Kaggle 競賽，segmentation

第四周： GAN與生成模型

第四階段：深度時間序列處理與NLP基礎

線上

第一周 (31-32)： RNN與LSTM深入, 非線性動力學

線下

第一周: 文本分類實戰, 對話機器人實戰

第五階段：深度強化學習

線上

第一周（33-34）：強化學習框架（Q-learning，Policy learning）

第二周（35-36）：深度強化學習引入（Q-network，Deep-Q-network）

第三周（37-38）：SLAM運動控制問題

線下

第一周：Q-learning與policy-learning實戰，運用模型的強化學習實戰

第二周： Deep – Q – Network Atari game

第三周： RNN運動控制與SLAM（空間定位問題）簡單實戰

課程主要導師（初稿在調整中）

許鐵： 巡洋艦創始人，以色列理工大學機器學習博士 巴黎高師理論物理與複雜系統碩士， cruiser創始人 , 在知名神經科學期刊著有論文。

龔鶴陽： 巡洋艦聯合創始人，中國科學院機器學習與統計科學博士。

王玉傑： 巡洋艦聯合創始人， 互聯網金融企業大數據工程師。

吳珂皓： 文茵互聯NLP工程師 。

徐勇： 香港大學機器學習碩士， 微軟研究院研究員。

李澤荃 ： 中國礦業大學 澳大利亞阿德萊德大學複雜系統博士 國內知名大數據企業機器學習工程師

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項目地點與硬體設備：

地點在北京海淀區建德門附近， 教室， 硬體GPU計算系統由中科院合作單位提供。

由於採取小班制，第一批享受優惠課程報名目前還有少量名額。

這一批學員也將成為巡洋艦的元老和終身VIP成員，我們希望與你一起成就你的深讀學習事業。

有興趣的可加 陳欣 微信 ：

https://u.wechat.com/EL89ho4B3f5LurQr78w1Nm4 (二維碼自動識別)