竞赛辅导课

图像分类

从图像数据中提取重要特征,将深度学习技术应用在分类任务中

与知名企业联合制作

  • 创新工场人工智能工程院
  • Affectiva
  • Nvidia DLI
  • 难度
    中级
  • 学习时间
    4 周

    建议每周学习 10-15 小时

  • 先修要求
    有深度学习与机器学习基础,对计算机视觉感兴趣
  • 授课语言
    硅谷讲师英文授课

    提供英文字幕及英文项目辅导

权威课程内容,6 周掌握计算机视觉知识点

跟随硅谷技术导师,学习如何从图像数据中提取重要特征,并将深度学习技术应用在分类任务中。学完此课程后,你将详细了解并掌握 AI Challenger 2017 年赛题之一“场景分类”的解题思路。


权威课程内容,6 周掌握计算机视觉知识点

可获得 AI Challenger 2017 年赛题之一场景分类解题思路

硅谷水准的超高质量课程内容
硅谷水准的超高质量课程内容

硅谷水准的超高质量课程内容

跟随硅谷知名科技企业及专业技术导师,学习如何从图像数据中提取重要特征,并将深度学习技术应用在分类任务中。

享受个性化代码审阅辅导

享受个性化代码审阅辅导

AI 领域的专家将逐行审阅你提交的代码,并提供有效反馈,帮助你深刻理解知识、获得实战经验。

挑战真实项目,证明实战能力
挑战真实项目,证明实战能力

挑战真实项目,证明实战能力

通过挑战激动人心的 AI 实战项目,亲手打造与行业实际息息相关的应用,为你的职业简历增加亮点。

Udacity 权威认证,提升专业可信度

Udacity 权威认证,提升专业可信度

毕业后,你将获得 Udacity 颁发的认证证书,提升专业知识和技术水平可信度。

为什么参加 AI Challenger 竞赛?

“AI Challenger 全球AI挑战赛”是面向全球人工智能(AI)人才的开放数据集和编程竞赛平台,致力于打造大型、全面的科研数据集与世界级竞赛平台,致力于服务、培养 AI 高端人才。2017年首届推出便吸引来自全球 65 个国家的 8892 支团队参赛,今年联合了更多的企业、大学与政府机构推出全新的高质量数据集与竞赛。

与全球高手过招与全球高手过招

参与世界级 AI 竞赛,与全球高手过招,在切磋中成长。参与世界级 AI 竞赛,与全球高手过招,在切磋中成长

获取高质量数据集获取高质量数据集

挑战行业实际案例,使用高质量科研数据集建立和优化模型。挑战行业实际案例,使用高质量科研数据集建立和优化模型。

赢取大赛丰厚奖金赢取大赛丰厚奖金

大赛提供超过 200 万人民币的总奖金,赢得比赛头名,赢取丰厚奖金!大赛提供超过 200 万人民币的总奖金,赢得比赛头名,赢取丰厚奖金!

你将学到什么

课程大纲

机器同声传译

学会从图像数据中提取重要特征,并将深度学习技术应用在分类任务中。设计并训练一个卷积神经网络(CNN),用以分析小狗图像,区分其品种。

设计并训练一个卷积神经网络(CNN),用以分析小狗图像,区分其品种。

点击收起课程大纲与实战项目

4 周完成

先修知识

你需要事先掌握机器学习与深度学习相关知识,并对计算机视觉感兴趣。

  • 欢迎来到图像分类

    欢迎来到图像分类竞赛课。在该课程中,你将掌握计算机视觉,在这之前,欢迎首先了解如何使用 Udacity 教室及项目审阅服务。

  • 图像识别

    学会从图像数据中提取重要特征,并将深度学习技术应用在分类任务中。

    CNN 项目 - 狗狗分类器
  • 赛题辅导

    详细了解并掌握 AI Challenger 2017 年赛题之一“场景分类”的解题思路。

  • 恭喜你完成学业

    恭喜你完成该课程!接下来你还可以在优达学城学习更多扩展知识,强化你的计算机视觉能力!

作为面向全球 AI 人才的开放数据集和编程竞赛平台,创新工场人工智能工程院主办的 AI Challenger 一直以发掘、培育全球 AI 人才为使命,此次与来自硅谷的前沿科技教育平台优达学城 (Udacity) 联手,结合往届竞赛赛题独家开发赛题辅导课程,希望广大对 AI 技术感兴趣的同学们,能进一步跟随 Udacity 闻名全球的人工智能教育体系,高效系统的填补知识盲点,通过 AI Challenger 赛题和数据集的实践操作,从而为全球贮备输送更多的 AI 未来之星。
— 李开复,创新工场创始人兼 CEO

权威师资

Sebastian Thrun
Sebastian Thrun

优达学城创始人

Sebastian Thrun 是一位科学家、教育家、发明家和企业家。在创建优达学城之前,他负责谷歌的无人驾驶项目。

Cezanne Camacho
Cezanne Camacho

课程主管

Cezanne Camacho 获得了斯坦福大学电气工程专业的理学硕士学位。作为基因组学和生物医学成像的研究人员,她将计算机视觉和深度学习应用于医学诊断应用中。

Alexis Cook
Alexis Cook

课程开发专家

Alexis 是一位应用数学家,拥有布朗大学计算机科学硕士学位和密歇根大学应用数学硕士学位,曾任国家科学基金会研究员。

Juan Delgado
Juan Delgado

课程开发专家

Juan 是一位拥有天文学硕士学位的计算物理学家。他正在修读生物物理学博士学位,之前曾在美国宇航局开发太空仪器和编写软件,利用机器学习技术分析大量科学数据。

Luis Serrano
Luis Serrano

课程开发专家

Luis 曾任 Google 机器学习工程师,拥有密歇根大学数学博士学位,也是蒙特利尔魁北克大学博士后研究员。

现在加入,提升成绩

图像分类

¥ 2499
  • 学硅谷前沿课程,获官方认证

  • 挑战来自行业知名企业的实战项目

  • 享受全程专业技术辅导

  • 连接全球 900 万技术精英

  • 这门课程可以帮助我为哪些竞赛赛题做好准备?

    这门课程可以帮助你为 AI Challenger 场景分类赛题,或类似图像分类竞赛赛题做好准备。

  • 如果开课后发现课程不符合预期怎么办?

    如果你正在为竞赛作准备,或希望快速获得项目经验,那么这门课程就是你需要的。如果发现课程不适合自己,开课后 7 天内,你也可以向我们申请无理由退款,我们将全额返还学费至原付款渠道。

  • 三大保障助你学习无忧

    支持开发票

    7 天无条件退款

    支持花呗分期

帮助与常见问题

    课程特点
  • 什么是竞赛辅导课?
    和纳米学位相比,竞赛辅导课着重于帮助有一定基础的学员,快速补充知识盲点,获得实战项目经验,了解 AI 竞赛赛题解题思路,增强竞争力。

    如果想系统学习,成为硅谷名企认可的自然语言处理工程师,可以选择计算机视觉纳米学位项目
  • 这门课程会教授哪些内容?
    在图像分类课程中,你将学会从图像数据中提取重要特征,并将深度学习技术应用在分类任务中。设计并训练一个卷积神经网络(CNN),用以分析小狗图像,区分其品种。从而在 AI Challenger 的赛题中获得解题思路。
  • 学完这门课程后,我可以做些什么?
    学完这门课程后,你将作好技术准备,能够完成 AI Challenger 场景分类赛题,或类似的图像分类竞赛赛题。从而提升大赛表现和名次,为简历增光添彩。
    报名须知
  • 如何加入课程?
    在课程开放报名期间,点击“立即加入”按钮,付款成功后,即可开始学习。
  • 这门课程有哪些先修要求?
    你需要事先掌握机器学习与深度学习相关知识,并对计算机视觉感兴趣。如果你缺乏先修基础,我们推荐你从机器学习工程师纳米学位开始,建立 AI 领域的扎实基础。
  • 完成课程后,可以获得证书吗?
    是的!在课程有效期(开课后 4 周)结束前通过全部项目,你将获得由优达学城认证的课程证书。
    学习须知
  • 支付学费后,我可以马上开始学习吗?
    是的,支付学费后,你可以马上开始学习。
  • 项目提交后,多长时间可以得到项目导师的回复?
    提交项目后,你一般会在 24 小时内得到导师的回复,最久不会超过 7 个工作日。
  • 开课后学习内容是一次性全部放出还是分阶段放出?
    开课后,你可以先看到课程教学内容与实战项目,并可以按照自己的时间和节奏学习。
  • 课程有效期为多长?
    课程有效期为 4 周,你需要在开课后 4 周内提交并通过所有必修实战项目,方可成功毕业。如果你持续每周投入至少 10 - 15 个小时学习,一般可以在 3 周内完成课程。
  • 如果我没有在有效期内通过所有项目会怎样?
    课程有效期过后,如果你还没有通过全部项目,将失去访问课程内容的权限。你需要再次支付学费,方可延长有效期,继续完成剩余项目。
  • 毕业后,我还可以继续访问课程内容吗?
    是的,成功毕业后,你可以继续访问课程内容。
    其他问题
  • 图文描述竞赛辅导课的学费是多少?
    该竞赛辅导课程的学费为 3499 元。
  • 支付学费后,可以开具发票吗?
    当然可以,在开课 7 天后,你可以点击这里申请发票。
  • 开课后发现课程不适合自己怎么办?
    开课后 7 天内,你可以点击这里向我们申请无理由退款。我们将全额返还学费至原付款渠道。
  • 如果还有其他问题怎么办?
    你可以发送邮件到 support@youdaxue.com 询问,我们将第一时间解答你的问题。