自2012年基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡結構的AlexNet算法摘得ImageNet比賽冠軍以來，深度學習這個名詞開始活躍在學術界以及工業(yè)界，大量的人才開始涌入這個領域。

為了進一步促進產(chǎn)業(yè)與在校學生研究方向的融合，讓在校學生可以接觸到更多的工業(yè)界流行以及關注的技術，馭勢科技聯(lián)合領先的云計算服務商UCloud為北京大學軟件與微電子學院的學生開設了基于深度學習技術的智能駕駛課程。該課程的設計理念就是理論聯(lián)系實踐，將最新的用于智能駕駛的技術講解給學生，讓同學們在學校里也能接觸到工業(yè)界最新的技術。

馭勢科技AI技術負責人潘爭現(xiàn)場講解

本次課程，我們主要以圖像分類、語義分割、目標檢測三個主題向同學們介紹了目前在智能駕駛領域的應用情況以及技術細節(jié)，同時為同學們提供了包含多種標注信息的大量數(shù)據(jù)，供學生根據(jù)個人興趣進行課題研究。在此特別感謝UCloud為此次課程提供了充足的GPU云計算資源，支持同學們進行深度學習模型的訓練。

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