旷视研究院牵头北京大学数学科学学院机器学习实验室开办的《深度自学实践中》全套课程（视频+PPT，总计28课时）今日月全面上线，让你足不出户也能拥有高水平的教学资源。“与其疫情宅家玩游戏，不如家里站立大学把课上。

”疫情期间，我们每日听见的最少的信息之一有可能就是声援大家在线坚决自学。不过，在左有“名师教学”、右有“学兵深度自学”，多重信息的围困之下，大部分人最后还是自由选择了那条无数“英雄”自由选择的道路——“珍藏+下次一定”，重返电子虚拟世界，痉挛自己，蹉跎人生。怎么办？旷视研究院为你支招！今日，旷视研究院牵头北京大学数学科学学院机器学习实验室开办的《深度自学实践中》全套课程（视频+PPT，总计28课时）全面向社会免费对外开放！从深度自学基础理论到计算机视觉实践中，由旷视首席科学家兼任研究院长孙剑，及身经百战的研发总监、资深研究员亲身教学，、及身经百战的研发总监、资深研究员亲身教学，确实将高水平深度自学课程带来大家。

科学知识全面、循循善诱、明了又不乏味是本课程仅次于的特点。《深度自学实践中》是旷视研究院牵头顶尖高校开办的系列深度自学精品课程之一。

作为旷视的研发中心，旷视研究院仍然基于自研的人工智能算法平台Brain++和深度自学框架MegEngine积极开展最前沿学术、产业技术研究、交流，总计进账27项世界冠军；并构建在个人物联网、城市物联网、供应链物联网三大领域的应用于落地。值得一提的是，旷视先前将对Brain++及其核心框架、平台展开开源、对外开放，强劲的算力、SOTA模型、框架资源任你用，敬请期待~此次课程录音于2017年秋季旷视研究院在北京大学教学期间，已倒数开办3年，先前将对外开放更加多精彩课程可供同学们自学、研究。

课程大纲Lecture 1: Introduction to Computer Vision and Deep LearningLecture 2: Math In Deep LearningLecture 3: Neural Network BasicsArchitecture DesignLecture 4: Introduction to Computation Technologies in Deep LearningLecture 5: Neural Network ApproximationLecture 6: Modern Object DetectionLecture 7: Scene Text Detection and RecognitionLecture 8: Image SegmentationLecture 9: Recurrent Neural NetworksLecture 10: Introduction to Generative Models (and GANs)Lecture 11: Person Re-IdentificationLecture 12: Shape from XLecture 13: Visual Object TrackingLecture 14: Neural Network in Computer Graphics课程传送门：课程地址：请求砍链接PPT：转入“旷视研究院”微信公众号后台，恢复关键词“深度自学实践中PPT”才可提供iTunes链接。最后谈个现实的故事。

1665年，牛顿在剑桥三一学院就读于期间，伦敦再次发生大瘟疫，导致数万人丧生。牛顿回家自我隔绝，亲戚也不回头，聚会也不去。但正是这段明浄的时间，让他有机会思维数学、光学、力学的问题，硕果累累，顺利创办了二项式定理和光的分解成，奠定了牛顿第一、第二定律和引力定律的基本思想……恩？好像听见有人在谈论我？千秋大家身体健康，较少外出、多运动，提升免疫力的同时也不要忘了加倍努力自学思维哦~(公众号：)版权文章，予以许可禁令刊登。

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