小白学视觉
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。
那么为了让大家更好地掌握图神经网络，咕泡教育现邀请到人工智能实战专家的唐宇迪博士，专为深度学习的同学开设了「transformer特训营 - <实例篇>」 ，既包括前沿的学术分享、又有来自头部大咖的实践分享。
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名师助你成长！
一门好的课程，除了从知识维度全面上考量，另一个就是讲师了。我们本次请到了计算机博士，人工智能专家，为大家讲述这门课程。
唐宇迪老师，专注机器学习与计算机视觉领域，在人工智能、计算机视觉领域有着丰富的一线实战经验。
他的授课经验十分丰富，个人实战能力强，跟着名师学习，你将会收获颇多。
课程安排
上课时间：7月27日-7月28日，20:00-22:30
课程服务：直播授课+讲师答疑+课堂笔记+作业布置
神经网络模型细节知识点分析.
神经网络模型整体架构解读.
计算机视觉核心模型-卷积神经网络.
卷积神经网络整体架构及其参数设计.
AI当下最火模块注意力机制解读.
视觉领域transformer应用实战.
视觉当下最新研究方向与进展.
注：本次训练营会有PPT课件、课堂笔记。
福利较大，限前100名
你将获得什么？
开放全部代码，课后复用方便高效
讲师带练，伴随式编程环境
三位一体跟踪服务，技术氛围浓厚
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Q&A
