自2012年基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的AlexNet算法摘得ImageNet比賽冠軍以來，深度學(xué)習(xí)這個名詞開始活躍在學(xué)術(shù)界以及工業(yè)界，大量的人才開始涌入這個領(lǐng)域。

為了進(jìn)一步促進(jìn)產(chǎn)業(yè)與在校學(xué)生研究方向的融合，讓在校學(xué)生可以接觸到更多的工業(yè)界流行以及關(guān)注的技術(shù)，馭勢科技聯(lián)合領(lǐng)先的云計(jì)算服務(wù)商UCloud為北京大學(xué)軟件與微電子學(xué)院的學(xué)生開設(shè)了基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的智能駕駛課程。該課程的設(shè)計(jì)理念就是理論聯(lián)系實(shí)踐，將最新的用于智能駕駛的技術(shù)講解給學(xué)生，讓同學(xué)們在學(xué)校里也能接觸到工業(yè)界最新的技術(shù)。

馭勢科技AI技術(shù)負(fù)責(zé)人潘爭現(xiàn)場講解

本次課程，我們主要以圖像分類、語義分割、目標(biāo)檢測三個主題向同學(xué)們介紹了目前在智能駕駛領(lǐng)域的應(yīng)用情況以及技術(shù)細(xì)節(jié)，同時(shí)為同學(xué)們提供了包含多種標(biāo)注信息的大量數(shù)據(jù)，供學(xué)生根據(jù)個人興趣進(jìn)行課題研究。在此特別感謝UCloud為此次課程提供了充足的GPU云計(jì)算資源，支持同學(xué)們進(jìn)行深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練。

在為期三周的課程中，同學(xué)們從論文調(diào)研、數(shù)據(jù)理解開始逐步實(shí)現(xiàn)了各種算法。通過課程，同學(xué)們基本掌握了計(jì)算機(jī)視覺研究的過程，了解了圖像分類、語義分割、目標(biāo)檢測三個領(lǐng)域目前的最新算法進(jìn)展，了解了這三個領(lǐng)域的工作如何在無人駕駛中發(fā)揮作用。最后一堂課上，同學(xué)們還分組匯報(bào)了各自的研究成果和心得體會。