本项目由南洋理工大学计算机科学与工程学院终身教授Shawn领衔，将涵盖在深度网络培训中应对数据挑战的两种方法论，并将重点介绍与计算机视觉相关的任务。第一个是图像合成，其目的是设计生成网络来生成可直接用于有效DNN训练的自注释图像。第二个重点是跨领域的数据和知识转移，目标是利用以前收集和注释的图像，以最佳方式处理各种新数据。
对计算机视觉、机器学习、深度学习、迁移学习、人工智能等方向感兴趣的同学可以看下方海报了解↓
本课程还会讲解无监督领域自适应，该领域研究如何缓解输入、特征和输出空间中的跨域分布差距，分享无监督模型自适应（在域间自适应期间不访问源数据）、域泛化（在域间自适应期间不访问目标数据）等方面的相关技术。
除本课程之外，针对有更高论文需求的同学，盐趣还有计算机科学方向科研一对一论文项目，海外top30导师一对一指导，n个课题方向随意选择。欢迎有兴趣的同学进一步了解，不要错过宝贵的机会！
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