本课程由南洋理工大学,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。
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。
对计算机视觉、机器学习、深度学习、迁移学习、人工智能感兴趣的同学一定要把握住这次学习机会!
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本课程适合
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适用计算机视觉、机器学习、深度学习、迁移学习、人工智能等专业感兴趣,有计划申请相关专业的学生
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计划申请海外名校,需要提升申请竞争力的学生
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对高含金量的学术推荐信有需求的学生
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希望提前了解意向专业,或转专业申请缺乏相关研究经历的学生
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希望提前适应国外教学方式,提升学习能力的学生
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批判性思维与团队协作等科研必备能力的全面提升
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