AI++-百度联合认证（AI实训营第三期）·上海站

大会介绍

认证：

基于百度与中国软件行业协会联合发布的《深度学习工程师能力评估标准》，可以考取百度颁发的深度学习工程师能力认证。

AI++人工智能学院和百度-飞桨签约仪式，达成在AI人才联合培养上面的合作协议，百度提供AI深度学习课程内容、GPU算力等多方支持，AI++人工智能学院培养出来的学员可参加深度学习工程师认证考试，表现优异进入AI++人工智能学院讲师库，表现优异+拥有PaddlePaddle授课能力更机会认证成为百度布道师。

考核：

就业：

2019上海人工智能热招职位以及薪资情况：

技术leader和科学家薪资：

我们链接了几乎整个上海地区的人工智能中高端职位，200多个JD，年薪范围30万到1000万不等。打造上海最全最专业的AI人才精准匹配平台。

AI++人工智能研究院简介

作为人工智能技术在成人教育培训类市场的探索者和AI普及化的推行者， AI++人工智能学院成立于2018年12月10日，专注于于人工智能领域技术人才培养、行业咨询服务。打通了人才培养-人才输送-企业AI技术方案定制-AI行业咨询全产业链服务，成立至今上海市为60多家企业提供了技术升级和咨询服务。

AI++之路

在上海市政府、中科院相关领导、行业顶级技术专家的鼎力支持下！「AI++人工智能学院」2019年5月11日在上海市科创中心学术礼堂正式揭牌落地上海。

中国科技报、上海科技报等权威媒体对于学院成立现场做了相关报道。

网易、IT频道国际在线、中华网等200多家媒体对学院进行了报道和转载。共同庆祝AI++人工智能学院的成立，肯定了团队服务AI国家战略的奋斗目标，对于团队成员目前的工作成果进行了鼓励。

2019年5月31日，AI++人工智能学院创始人方圆圆女士，被授予中日人工智能协会(CJAAI)执行会长，6月27日，中日AI研究院获首轮2000万风险投资（约3.1亿日元），第二轮的融资也正在运作当中或在年底到位。并开放中日AI职位，中国国内由AI++人工智能学院进行职位直推。

部分职位如下：

职位6：高薪诚聘AI大神

1、拥有机器学习、深度学习知识，有实际的AI（人工智能）的模块开发经验。

2、拥有数据科学经验（Data scientist，类似国内大数据概念）经验。

3、实际的Hbase数据库（是一个分布式的、面向列的开源数据库）开发经验。

4、日语良好，有其他AI相关经验同样大欢迎

职位7：AI（深度学习）技术者

作業内容:Deep Learning(TensorFlow/Python)を用いた画像解析開発、品川シーサイド駅 Skill:TensorFlow、Pythonの開発経験、Deep Learning

合作企业

AI++人工智能学院与首期6家合作企业的签约仪式。分别是：锦狮投资，在创业投资和企业并购重组方面达成战略合作;创合工社，为初期数千家上海的创业公司孵化方面达成战略合作;和君商学院，在AI产业结合方面达成战略合作;人力资源公司在猎头与人力资源发展上达成战略合作;京师商学院，在AI管理方面达成战略合作;盈科律师事务所，在AI技术相关法务方面达成战略合作。

打通了AI产、学、研、创，整合资源，助力企事业AI升级全链条推进与学员职业发展，并在交流中碰撞新的创业火花，进行创业孵化。

2019年8月10日， AI实训营·上海站正式启动，限额30人！（需筛选简历）

往届课程回顾

在上海我们已经成功举办了两期实战训练营，学员来自于各大海外院校、上海交大、复旦、港中文、上大等院校，学生们通过实际的GPU环境AI项目实操，完成了AI的华丽转型。

部分学员启动了AI创业的梦想，学院积极提供技术支持和融资对接，以及对于报名比赛的学员提供技术辅导，面试的学员提供简历修改、推荐、面试指导等服务，助力AI梦。

教学管理

1、AI Studio线上教学管理平台

终身免费复训，每周线上workshop

每位学员配备GPU训练环境，随时随地运行AI项目

2、线下教学环境

教学环境：

每期课程配备班主任1名，教务管理人员2名，随时解答学员问题，跟踪学习动态。

定制化就业辅导

囊括：1、简历修改指导

2、模拟面试

3、模拟笔试试题

4、部分职位直推

课程设置

四大核心模块

31天开启精选实战课程

声明：具体课程安排等请以院方实际安排为准

课程内容简介：

线下线上相结合，线下周末课，线上5天课，部分线上课程截图如下：

1、数学基础

2、机器学习基础

3、深度学习基础

线下课程安排：

8天线下课程，AI基础精华课程 +GPU平台工程项目代码实践+论文复现

项目基于百度飞桨PaddlePaddle深度学习平台。

课程亮点

亮点1

现场教学百度世界领先的人工智能应用项目

人脸识别和检测是目前人工智能领域应用最广的课堂，是AI技术从业者的基础，非受控场景中的小脸、模糊和遮挡的人脸检测是这个方向上最有挑战的问题。

2018年百度凭借全新的人脸检测深度学习算法 PyramidBox，在世界最权威的人脸检测公开评测集 WIDER FACE 的「Easy」、「Medium」和「Hard」三项评测子集中均荣膺榜首，刷新业内最好成绩。

亮点2

十个的Ai项目和数据集开放，让你一次性过足瘾

房价预测
数字识别
猫脸识别
个性化推荐
中文分词
文本分类
关键字提取
情感分析
红酒品质预测

10、股票预测

亮点3

15个AI经典算法模型项目合集

第一部分、图像类模型

1、图像分类-GoogleNet

图像分类，使用GoogleNet网络，教学参考意义更多。使用公开鲜花据集，数据集压缩包里包含五个文件夹，每个文件夹一种花卉。分别是雏菊，蒲公英，玫瑰，向日葵，郁金香。每种各690-890张不等

2、图像分类-DPN

图像分类，使用DPN网络，教学参考意义更多。使用公开鲜花据集，数据集压缩包里包含五个文件夹，每个文件夹一种花卉。分别是雏菊，蒲公英，玫瑰，向日葵，郁金香。每种各690-890张不等

3、图像分类-MobileNet-v2

图像分类，使用MobileNet-v2网络，教学参考意义更多。使用公开鲜花据集，数据集压缩包里包含五个文件夹，每个文件夹一种花卉。分别是雏菊，蒲公英，玫瑰，向日葵，郁金香。每种各690-890张不等

4、图像分类-DistResNet

图像分类，使用DistResNet网络，教学参考意义更多。使用公开鲜花据集，数据集压缩包里包含五个文件夹，每个文件夹一种花卉。分别是雏菊，蒲公英，玫瑰，向日葵，郁金香。每种各690-890张不等

5、图像分类-SE_ResNeXt

图像分类，使用SE_ResNeXt网络，教学参考意义更多。使用公开鲜花据集，数据集压缩包里包含五个文件夹，每个文件夹一种花卉。分别是雏菊，蒲公英，玫瑰，向日葵，郁金香。每种各690-890张不等

6、图像分类-ShuffleNetV2

图像分类，使用ShuffleNetV2网络，教学参考意义更多。使用公开鲜花据集，数据集压缩包里包含五个文件夹，每个文件夹一种花卉。分别是雏菊，蒲公英，玫瑰，向日葵，郁金香。每种各690-890张不等

7、图像分类-MobileNet

图像分类，使用MobileNet网络，教学参考意义更多。使用公开的鲜花据集，数据集压缩包里包含五个文件夹，每个文件夹一种花卉。分别是雏菊，蒲公英，玫瑰，向日葵，郁金香。每种各690-890张不等

8、图像分类-InceptionV4

图像分类，使用InceptionV4网络，教学参考意义更多。使用公开的鲜花据集，数据集压缩包里包含五个文件夹，每个文件夹一种花卉。分别是雏菊，蒲公英，玫瑰，向日葵，郁金香。每种各690-890张不等

9、图像分类-ResNet

图像分类项目，使用ResNet网络结构，教学参考意义更多。使用公开的鲜花据集，数据集压缩包里包含五个文件夹，每个文件夹一种花卉。分别是雏菊，蒲公英，玫瑰，向日葵，郁金香。每种各690-890张不等

10、图像分类-VGG

图像分类项目，使用VGG网络结构，教学参考意义更多。使用公开的鲜花据集，数据集压缩包里包含五个文件夹，每个文件夹一种花卉。分别是雏菊，蒲公英，玫瑰，向日葵，郁金香。每种各690-890张不等

11、图像分类-AlexNet

图像分类项目，使用AlexNet网络结构，教学参考意义更多。使用公开的蔬菜数据集，数据集压缩包里包含三个文件夹，每个文件夹一种蔬菜。一种是黄瓜，一种是莴笋，一种是莲藕。每种各100张

12、图像分类-DenseNet

图像分类DenseNet，教学参考意义更多。使用公开鲜花据集，数据集压缩包里包含五个文件夹，每个文件夹一种花卉。分别是雏菊，蒲公英，玫瑰，向日葵，郁金香。每种各690-890张不等

第二部分：目标检测类模型

1、Yolo V3 / Yolo V3 tiny

使用的数据集是自定义的螺丝螺母数据集代码基本基于paddle 在github上models里的代码，支持YOLOv3和YOLOv3-tiny，略有改动。感谢paddle团队开源提供

2、目标检测SSD

基于预训练好的mobile-net 训练的ssd，使用的数据集是pascal-voc 代码基本基于paddle 在github上models里的代码，略有改动

第三部分：OCR类模型

1、文字识别-CRNN

文字识别CRNN 模型，引用英文数字切片数据集。代码修改自paddle 模型库。

亮点4 论文复现合集

指定顶会paper或模型，基于百度飞桨PaddlePaddle复现并共享百度平台，可享高达1万/例奖金。

（指定顶会paper等，静候后期官微发布）

####InfoGAN-一种无监督生成方法

· 作者丨黄涛

· 学校丨中山大学数学学院18级本科生

· 研究方向丨图像识别、VQA、生成模型和自编码器

生成对抗网络（Generative Adversarial Nets）是一类新兴的生成模型，由两部分组成：一部分是判别模型（discriminator）D(·)，用来判别输入数据是真实数据还是生成出来的数据；另一部分是是生成模型（generator）G(·)，由输入的噪声生成目标数据。

####SRCNN-基于深度卷积网络的图像超分辨率算法

· 作者丨张荣成

· 学校丨哈尔滨工业大学（深圳）

· 研究方向丨计算数学

笔者本次选择复现的是汤晓鸥教授和何恺明团队发表于2015 年的经典论文——SRCNN。超分辨率技术（Super-Resolution）是指从观测到的低分辨率图像重建出相应的高分辨率图像，在监控设备、卫星图像和医学影像等领域都有重要的应用价值。在深度卷积网络的浪潮下，本文首次提出了基于深度卷积网络的端到端超分辨率算法。

####基于深度学习的图像超分辨率重建

· 作者丨Molly

· 学校丨北京航天航空大学

· 研究方向丨计算机视觉

笔者本次选择复现的是汤晓鸥组Chao Dong 的作品，这篇论文也是深度学习应用在超分辨率重构上的开山之作。

####Wasserstein Gan-ICML2017大热论文

· 作者丨文永明

· 学校丨中山大学

· 研究方向丨计算机视觉，模式识别

笔者复现了Wasserstein GAN，简称WGAN。Wasserstein GAN 这篇论文来自Martin Arjovsky 等人，发表于2017 年1 月。

####LSGANs-最小二乘生成对抗网络

· 作者丨文永亮

· 学校丨华南理工大学

· 研究方向丨目标检测、图像生成

笔者这次选择复现的是Least Squares Generative Adversarial Networks，也就是LSGANs。

####ICCV 2017经典论文PyraNet

· 作者丨Dicint

· 学校丨北京信息科技大学

· 研究方向丨分割、推荐

Learning Feature Pyramids for Human Pose Estimation 是发表在ICCV 2017 的工作，论文提出了一个新的特征金字塔模块，在卷积网络中学习特征金字塔，并修正了现有的网络参数初始化方法，在人体姿态估计和图像分类中都取得了很好的效果。

####PyraNet：基于特征金字塔网络的人体姿态估计

· 作者丨黄泽宇

· 学校丨深圳大学

· 研究方向丨计算机图形学、深度学习

Learning Feature Pyramids for Human Pose Estimation 是发表在ICCV 2017 的一篇有关人体姿态估计的论文，提出利用特征金字塔来进行人体姿势预测。作者是Wei Yang，香港中文大学博士生。

####基于标注策略的实体和关系联合抽取

· 作者丨戴一鸣

· 学校丨清华海峡研究院

· 研究方向丨自然语言处理

笔者本次复现的是中科院自动化所发表于ACL 2017 的经典文章——Joint Extraction of Entities and Relations Based on a Novel Tagging Scheme。

亮点5 拟邀线下讲座：行业领先的创业企业CTO

《世界语音识别的应用和发展现状》

演讲嘉宾、赖伟

元趣CTO。

毕业于中国科大少年班，博士学位。

先后就职于微软亚洲研究院、盛大创新院，从事语义理解数据挖掘和互联网搜索等技术和产品研发，拥有多项核心技术专利，主持开发的小白语音机器人，在儿童语音识别、英语发音校准、语音交互领域，保持业界领先水平。

本期授课讲师

1、百度深度学习认证布道师

百度飞桨PaddlePaddle讲解

2、方圆圆

中科院硕士，AI++人工智能学院创始人，机器视觉领域8年多研究经验，拥有十几篇技术发明专利，300余篇技术博客，2018年签约出版《AI Face》一书，曾就职于某互联网公司硅谷研究院，负责3维人脸高精度定位算法。2018年12月1号获得上海市海归人才创业大赛三等奖，2019年授予中日协会会长。

3、戎怀阳

中科院博士，主要研究方向是机器视觉和推荐算法，10年以上算法经验，具有扎实的理论基础和项目经验，目前任职AI技术总监，2018年，戎博士在网易云课堂开设人工智能相关课程，目前线上学员超过3000多人。

4、张书玮

清华大学博士，美国俄亥俄州立大学访问学者，参加过FashionAI全球挑战赛，2018之江杯全球人工智能大赛等比赛，均获得15%的排名，2019年天池全球城市计算AI挑战赛获得三等奖。AI++人工智能学院优秀讲师。

招生对象

面向企业学员：

签约企业可链接到AI++人工智能学院AI人才库，囊括中国科学院、清华大学、中国科学技术大学、微软亚洲研究院、香港中文大学、香港理工大学、斯坦福大学、卡耐基梅隆大学、南洋理工大学、东京大学等2000名世界AI领域一线顶级专家学者。

面向个人学员：

对于拟人工智能领域创业的学员，进行技术辅导、对接政府相关政策、VC投资。

注意：个人学员需经过简历的筛选和考核（限额30人），企业端不需要。

人数：本期限额30人。

学费

12, 800元/人，上海第三期班（含GPU平台训练费用20,00元）早鸟有惊喜！

15, 800元/人，上海第四期班（含GPU平台训练费用20,00元）

15, 800元/人，上海第五期班（含GPU平台训练费用20,00元）

签约企业输送学员可获得企业级优惠。

地址上海市普陀区，靠近地铁站（审核通过后发送录取通知书）。

开课时间 2019年8月10号-9月9号。线下课：共八天，安排于周末两天授课，9点-17点。

线上课程：每周一到周五，视频点播学习+线上workshop/study group+代码复现+GPU项目实践

课程以实际安排为准！

考核

证书

课程结束可获得由AI++人工智能学院和百度飞桨联合颁发的结业证书；

通过认证考试的学员，颁发百度和中国软件行业协会联合认证的《深度学习工程师技能等级证书》；

优秀学员进入AI讲师库，享受讲师待遇。

实训报名咨询Bella ：13761290373

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