欢迎大家来到我们的项目实战课，本期内容是《基于Pytorch的EfficientNet血红细胞分类竞赛实战》。所谓项目课，就是以简单的原理回顾+详细的项目实战的模式，针对具体的某一个主题，进行代码级的实战讲解。
本次主题
在深度学习图像分类模型的训练过程中，有非常多的工程技巧，包括数据的使用，模型训练超参数的调整，模型预测超参数的调整，要想在比赛中获得好的成绩，必须学会综合使用相关技能。
本次我们给大家详细讲解图像分类竞赛中常用的技巧，它们也可以被拓展到其他任务，如目标检测与图像分割，内容非常丰富，本次课程定价为49元，经过剪辑后的总时长约为120分钟，各部分课程内容与时长如下：
部分 | 内容 | 时长(分钟) |
No.1 | 内容简介 | 5 |
No.2 | 竞赛思路分析 | 6 |
No.3 | 数据集统计分析，模型搭建和训练 | 60 |
No.4 | 学习率调整 | 9 |
No.5 | 标签平滑 | 7 |
No.6 | 知识蒸馏 | 10 |
No.7 | 投票策略 | 12 |
No.8 | TTA策略 | 8 |
下面我们来简单看一下各部分的内容：
第1部分：介绍本次项目的内容，本部分内容可以免费收听。
第2部分：竞赛思路分析，简单介绍竞赛涉及的技术路线，本部分内容可以免费收听。
第3部分：基础功能实现，包括数据集分析，模型的搭建与训练，本部分内容可以免费收听。
第4部分：提升分类竞赛模型的各种技巧，包括学习率调整，标签平滑，知识蒸馏，投票策略，TTA策略。
本次课程讲师为郭冰洋，技术社区《有三AI》专栏作者，课程讲师，目前于东北大学软件学院攻读博士学位。主要研究领域为图像分割、缺陷检测、弱监督学习、小样本学习等。
如何订阅
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课程详情如下：
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更多实战课内容
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讲师要求如下：
(1) 有多次人工智能领域教学经验，擅长演讲与教学。
(2) 有3年以上人工智能领域项目实战经验。
(3) 有三AI已有生态成员优先。
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