前段时间 Transformer已席卷计算机视觉领域，并获得大量好评，如『基于Swin-Transformer』、『美团提出具有「位置编码」的Transformer，性能优于ViT和DeiT』、『Lifting Transformer』、『TimeSformer』等等.
Transformer为什么这么有实力？


因为它在分类、检测等任务上展现了极其强劲的性能。而且骨干网络上的发展也推动了下游任务的发展，Swin Transformer 更是成了屠榜般的存在，在工业界具有广阔的应用前景。所以引起了人工智能研究生的强烈兴趣。


但要想啃透 CV Transformer 难度不小：一方面，Transformer 本是应用于 NLP的论文，其中很多内容都形成了共识，在论文中并不会去详细介绍这些共识内容，例如 QKV是什么，embedding 是什么等，对于其他方向的人看到这些就很难理解。


尽管已经引起了极大的关注，但将其应用于其他领域时仍面临许多挑战，包括从方法论的合理性到实际商业业务表现。    


咕泡科技很荣幸的邀请到了在人工智能、计算机视觉领域有着丰富的一线实战经验的唐宇迪博士，利用2天的时间，为大家系统地梳理Transformer技术。
直播内容
01
PART
直播时间 ：12月7日-12月8日，20:00-22:30
Day1：深度学习CNN卷积神经网络算法精讲
  • 神经网络模型知识点分析
  • 神经网络模型整体架构解读
  • 卷积神经网络整体架构及参数设计
Day2：AI领域最火模块Transformer实例解读


  • 2022AI领域大杀器--Transformer架构思想分析
  • 论文刷点创新必备模块--注意力机制解读
  • 2022各大厂项目如何与Transformer结合与落地
  • Transformer前沿研究方向分析与探索


对
Transformer
技术感兴趣的同学，扫下方二维码，预约直播。


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福利较大，限前100名
02
PART
主讲老师
直播收获
03
PART
讲师带练，伴随式编程环境
你将获得伴随式的编程环境。
讲师带练、运用科学的方法引导，帮你消化疑难知识点


同时还有@唐宇迪老师将会分享 , 一
线热门技术和行业经验，众多学员亲测有效的一套技术提升方案，帮你摆脱迷茫，明确成长方向！
三位一体跟踪服务，项目实战驱动 , 深刻理解原理
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同时还有来自五湖四海的大牛做同学，技术氛围浓厚，想不进步都难！
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Q&A
  Q：课程内容具体有什么？
A：包括但不限于：基于Transformer的应用及进展分享+名师1V1答疑+专业提升技巧
Q：上课方式是什么？
A：扫码添加老师微信，领取课程链接!


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