论文精读与解析
夯实GAN、视频分类技术基础，带大家精读前沿热门顶会论文，深入剖析思路与关键点
啃透算法模型
模型深入解析，中科院顶会论文作者、百度资深算法工程师结合多年实战经验，分享宝贵算法调优经验
实践论文复现全流程
公布10篇顶会论文list，手把手带你实践论文复现全流程：论文筛选-论文精读-模型搭建-算法调优
奖学金计划
10篇复现论文中，每篇效果最优的同学，得20000元奖学金；
优秀学员有机会入职百度；
成功复现论文，认证成为百度飞桨技术专家（PPDE）
讲师介绍
陈老师-香港城市大学博士后
中国科学院信息工程研究所博士、香港城市大学博士后，曾指导学生获得2018年百度全国大数据竞赛一等奖，2019年国际嵌入式深度学习目标检测模型评测竞赛冠军，在ACM Multimedia，CVPR，MICCAI等知名国际会议和IEEE TMM，PR，NN，ACM TOMM等知名期刊上发表论文50余篇。
付老师-中国科学院研究所博士
在2018年和2019年连续两年获得全国相关机器阅读挑战赛冠军，主持和参与了国家自然科学基金、国家重点研发计划等课题，近几年在AAAI、EMNLP、CIKM等国内外学术会议与期刊上发表学术论文10余篇。
课程介绍
夯实理论基础
1. GAN理论：原理，优缺点、变种
2. 视频分类理论：任务详解、方法详解，数据集解析
实践：GAN、视频分类项目实践
2
论文精读
10篇GAN与视频分类论文精读，逐篇解析论文思路与亮点，掌握高效读论文的方法
实践：选择感兴趣的1篇论文精读
3
模型搭建
· 以GAN、视频分类2篇示范论文为例，详细解析论文复现全流程
· 代码调试方法与心得分享
实践：着手论文复现，模型搭建与跑通
4
模型调优
· 百度、中科院经验、私货分享
· 论文动手复现，问题一对一指导
实践：调优达到原论文精度完成复现
GAN
|
01 Large scale GAN training for high fidelity natural image synthesis |
|
02 Few-shot Video-toVideo Synthesis |
|
03 StarGAN v2: Diverse Image Synthesis for Multiple Domains |
|
04 U-GAT-IT: Unsupervised Generative Attentional Networks with Adaptive Layer-Instance Normalization for Image-to-Image Translation |
视频分类
|
01 ECO: Efficient Convolutional Network for Online Video Understandin |
|
02 Temporal Pyramid Network for Action Recognition |
|
03 3D ResNets for Action Recognition |
|
04 U-GAT-IT: Unsupervised Generative Attentional Networks with Adaptive Layer-Instance Normalization for Image-to-Image Translation |
课程形式
课程形式
在线直播课+社群实时答疑，全程手把手带你复现
提供AI Studio在线实训平台，免费Tesla V100 多卡GPU算力支持复现
百度承担课程与算力费用，平均4万元/人，不向学员收取任何费用
课程时间
7月29日：百度顶会论文复现营开营
7月29日-8月28日：直播教学，完成论文复现
8月31日：百度顶会论文复现营结营
学员要求
有一定深度学习理论与实践基础
对于科研、论文复现有很高的热情
可以保障一定时间，进行复现与实践