Transfer Learning核心技术开发
李颖Y5 发布于2022-07 浏览:580 回复:1
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1.深入了解神经网络的组成、训练和实现,掌握深度空间特征分布等关键概念;

2.掌握迁移学习的思想与基本形式,了解传统迁移学习的基本方法,对比各种方法的优缺点;

3.握深度迁移学习的思想与组成模块,学习深度迁移学习的各种方法;

4.掌握深度迁移学习的网络结构设计、目标函数设计的前沿方法,了解迁移学习在PDA、Source-Free DA上的应用;

5.掌握深度迁移学习在语义分割、目标检测、行人重识别等任务中的应用,学习图像/视频风格迁移方法,了解风格迁移在实际生活中的应用;

6.掌握小样本学习、Transformer等前沿方法和基本思想,了解小样本学习、Transformer等在实际场景下的应用;

7.通过实操掌握图片视频风格迁移,自动驾驶中的跨域语义分割,目标检测。

培训专家

来自中国科学院计算技术研究所、清华大学、北京理工大学等科研机构和大学的高级专家,拥有丰富的科研及工程技术经验,长期从事深度学习、迁移学习、计算机视觉等领域的教学与研究工作。

四、参会对象:

各省市、自治区从事人工智能、机器学习、深度学习、迁移学习、计算机视觉、自然语言处理、语音识别、图像处理、小样本分析等领域相关的企事业单位技术骨干、科研院所研究人员和大专院校相关专业教学人员及在校研究生等相关人员,以及深度迁移学习广大爱好者。

 

 

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