免费中文深度学习课程来了！北大本科生同款，孙剑领衔旷视研究团队开讲

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郭一璞 发自 云凹非寺
量子位 报道 | 公众号 QbitAI

被疫情关在家里，空虚度日，过于无聊，不如，学一学深度学习知识？

以往的课程，不管是斯坦福CS系列，还是deepLearning.ai，虽然讲得好，但基本上是英文课。

现在，我们找到了一份中文深度学习课程，不仅有讲课视频、有PPT，而且还免费。

这套课程叫《深度学习实践》，旷视研究院和北大数学科学学院机器学习实验室联合出品，这套课程2017年秋天在北大为大二到大四的学生讲过，当时的课堂被录了下来，现在终于免费公之于众，可以在B站观看。

果然是“我在B站学知识”啊，学的还是北大同款课程，旷视这下成了B站UP主，视频发布没多久就有4000多播放，旷视这个只有几百份的小阿婆主，能吸引近百人同时来上课了。

也有不少听课群众前来点赞投币收藏三连支持：

甚至，还有人艾特其他AI公司，希望多获得一些学习资源：

24小时学完28课程

课程总共14节，分为了28个课时：

Lecture 1: Introduction to Computer Vision and Deep Learning
计算机视觉和深度学习介绍
Lecture 2: Math In Deep Learning
深度学习中的数学
Lecture 3: Neural Network Basics & Architecture Design
神经网络基础与架构设计
Lecture 4: Introduction to Computation Technologies in Deep Learning
深度学习中的计算技术介绍
Lecture 5: Neural Network Approximation
神经网络近似算法
Lecture 6: Modern Object Detection
现代目标检测
Lecture 7: Scene Text Detection and Recognition
场景文字检测与识别
Lecture 8: Image Segmentation
图像分割
Lecture 9: Recurrent Neural Networks
循环神经网络
Lecture 10: Introduction to Generative Models (and GANs)
生成模型与生成对抗网络介绍
Lecture 11: Person Re-Identification
行人重识别
Lecture 12: Shape from X
3D重建
Lecture 13: Visual Object Tracking
视觉对象追踪
Lecture 14: Neural Network in Computer Graphics
计算机图形学中的神经网络

整套课程开始是数学基础、神经网络等基础知识，后面则主要介绍了图像分割、GAN等偏应用的内容。

每个课时大约50分钟左右，差不多花24个小时可以学完。

孙剑领先，旷视组团上课

课程质量的保障，当然主要来自授课老师。

这套课程的授课老师都来自旷视研究院，领衔开讲的，就是旷视首席科学家、旷视研究院院长孙剑博士。

孙剑老师曾在MSRA工作13年，16年加盟旷视，ResNet、Faster r-cnn、R-FCN、ShuffleNet这些机器学习界大家耳熟能详的工具背后，都有他的影子。

在计算机视觉界的顶会CVPR，他拿了两届最佳论文，当了5届区域主席。

他还带领团队在ImageNet、MS COCO等比赛上，拿到了无数个世界第一。

甚至，孙剑老师还一度牛到出了AI圈，拿下科技部颁发的国家自然科学二等奖。

可以说，他是全球AI圈子里的顶尖人物了。

除了科研，在教学方面，孙剑也是何恺明、印奇、唐文斌、任少卿等一众大牛的老师，还担任了，西安交大人工智能学院院长，足以说明他在教学方面的能力。

另外具体每节课的讲师，就是旷视负责该领域的研究团队的负责人或主力研究员，比如讲《深度学习中的数学》的就是计算机视觉大牛、旷视VP曹志敏；

讲GAN和三维重建的，是拿了无数世界冠军、从大一开始发顶会的传奇人物、姚班毕业生范浩强；

讲《神经网络基础和架构设计》的，是孙剑的博士生、旷视研究院base model组负责人张祥雨，大名鼎鼎ResNet的作者之一。

可以说，这套课程的讲师是AI天团组合了。

传送门

最后，送上课程传送门，需要补充知识的盆友请自取~

课程视频：
https://www.bilibili.com/video/av88056282/

课程PPT：
https://pan.baidu.com/s/1dN4NUtDs-tXLvGyKEO1MFQ
提取码：126a

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