首页 时事 民生 政务 教育 文化 科技 财富 体娱 健康 情感
更多
旅行 百科 职场 楼市 企业 乐活 学术 汽车 时尚 创业 美食 幽默 美体 文摘

【特训营来袭】面向建筑场景的深度学习

文摘   2024-10-29 12:03   上海  
最近几年人工智能技术得到飞速发展，人工智能相关产品已经悄然出现在我们的生活当中，比如刷脸支付、自动驾驶、语音控制智能音响等，再比如今年大火的ChatGPT！这些人工智能产品的运行依赖的是其背后的深度学习算法！

深度学习在建筑领域同样有巨大的应用空间，且目前已经产生了很多优秀研究成果！
比如通过扩散模型实现建筑意向图、效果图的自动渲染；通过卷积神经网络实现建筑类别、材质的自动识别与判断；通过对抗生成神经网络实现建筑总图、肌理形态的自动生成等等！

深度学习虽然很有用，但是其技术较为复杂！特别是对于建筑及相关专业的小伙伴来说，不是计算机专业出身，通常数理基础较差，自学难度较大！那如何才能掌握面向建筑方向的深度学习技能呢？

来参与立方数据学院推出的《面向建筑场景的深度学习》特训营吧！课程在课程内容、上课形式、课程服务三个方面经过精心打磨，保证学员有最好的学习体验。


课程内容


课程专门为建筑及相关专业的深度学习应用而设计，课程讲师来自于全球顶尖高校和单位，课程面向零基础学员，课程内容系统全面，课程内容持续更新，课程提供丰富的数据支持！课程包括18个章节109节课，课程目录如下图：

课程内容可以分为三大板块：
1.Python基础
该部分包括任务1到任务5的内容！主要讲解Python语言基础和使用Python进行数据分析必备的三大库——Numpy、Pandas和Matplotlib！学完该部分，大家基本就会使用Python这门编程语言了，也为后续深度学习知识的学习打好基础！

2.深度学习的常用算法
该部分包括任务6到任务10的内容！其中“【任务6】数据预处理”主要是先提前讲一下进行深度学习要做的前置准备工作；任务7到任务10系统讲解四大类经典深度学习算法（ANN、CNN、RNN、GAN）的知识！

3.建筑深度学习实战案例
该部分包括任务11到任务18的内容！主要讲解深度学习在建筑场景中的各项实战案例！该部分是持续更新的，我们后续会更新更多案例专题，对于报名课程的学员后续更新专题可以免费观看！


课程特色


除了以上课程内容以外，课程还有三大特点：

1.课程面向零基础学员
很多小伙伴可能会有疑问，那就是“我是零基础，没有Python编程基础或者其他软件基础能学习本课程吗？”  答案是可以的！课程面向零基础，课程前面几个章节就是在讲Python语言入门和基础！

2.课程针对非计算机专业人员设计，通俗易懂
除了担心基础问题以外，很多小伙伴可能还有另外一个疑问，那就是“深度学习感觉很难的样子，我能学会吗？”或者是“我数理基础较差，能学会吗？”  针对这个问题，我们对课程内容进行了专门设计，对于每个算法，我们会通过最通俗易懂的方式讲透算法的核心原理，并使用有趣、有用的案例建立代码实战能力和算法应用思维，但不会过多纠缠高深的公式，基本上具备初中数学知识就可以听懂课程，所以数理基础一般的学员不用担心！

3.课程提供丰富的数据
我们将为报名学员提供几百种城市数据！详情联系客服咨询！


课程成果图


以下为课程部分内容的成果图：


课程讲师介绍


本课程由机器学习领域资深老师讲解，以下为课程两位主讲老师的介绍：


课程安排及服务


课程是从购买之日起四年有效，这四年内可以无限次观看课程，学员可以自由安排时间学习课程。课程配备有答疑微信群，有多位老师负责答疑，学员有任何问题可以随时在群中提问，老师会及时答疑。

根据我们长期的教学经验，如果完全让学员自由安排时间学习，会有相当比例的学员买课后不学习。为了避免这种情况，为了让学员买课后能切实学到东西，我们推出了“集中学习班”的形式来监督大家学习。

对于《面向建筑场景的深度学习》课程，我们根据课程内容量（目前已经录制完的内容），觉得课程在18周内学完比较合适，因此我们以18周为周期作为一次集中学习班，我们会安排好每周学习的内容，然后每周检查大家的学习情况，解决大家学习的问题，监督大家学习完课程。集中学习班我们会持续举办，也就是说你在四年内会有多次参与集中学习班的机会，如果你当期没有完成学习，可以参与后面期次的！下面我们来看看第一期集中学习班的安排：

对于学完课程的学员，我们会提供课程证书！证书如下：


上课形式


为了给学员更好的学习体验，立方数据学院花费了大量时间和精力开发了一个非常适宜学习的上课网站。网站具有如下特点：
① 采用对话式授课方式，学习就像在跟老师聊天，不无聊！
② 文字+图片+视频+练习题穿插讲，学练一体，一气呵成！


课程报名


课程体验
为了方便用户体验课程内容，我们专门设计了免费的前置体验课，内容包括：
1.立方数据学院独家上课网站介绍
2.走进机器学习
3.认识机器学习的明珠——深度学习
4.深度学习在建筑及相关专业中的应用
5.课程内容详细介绍

通过上述体验课，你可以了解到深度这门学科的大框架，并了解到深度学习在建筑研究中的应用，同时能够详细了解课程内容和课程服务，以及体验立方数据学院的上课平台！联系下面客服免费获取体验课！

课程咨询
想要报名课程，或是对课程有任何问题
请扫描下面二维码加立方数据学院客服咨询

 http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA3NTk0MTU3MA==&mid=2247551502&idx=1&sn=c78098b684da34218719e83f9ffb31aa
立方数据学社
公众号持续分享各类开源城市数据！目前已分享几百种数据！
 最新文章
【数据分享】2001-2023年我国省市县镇四级的逐月最低气温数据（免费获取/Shp/Excel格式）
【数据分享】2024年我国省市县三级的商务住宅数量（6类设施/Excel/Shp格式）
论文概览 |《Landscape and Urban Planning》2025.01 Vol.253
【课程报名截止提醒】面向城市研究的深度学习
【数据分享】2024年我国省市县三级的金融保险服务设施数量（46类设施/Excel/Shp格式）
【论文分享】三维景观格局如何影响城市居民的情绪
【数据分享】1981-2024年我国逐日平均气温栅格数据（免费获取）
【数据分享】2024年我国省市县三级的生活服务设施数量（46类设施/Excel/Shp格式）
论文概览 |《IJGIS》2024.10 Vol.38 issue10
论文概览 |《IJGIS》2024.09 Vol.38 issue9
【数据分享】2024年我国省市县三级的公共服务设施数量（8类设施/Excel/Shp格式）
【数据分享】2024年我国省市县三级的体育服务设施数量（21类设施/Excel/Shp格式）
【数据分享】1901-2023年我国省市县镇四级的逐年最高气温数据（免费获取/Shp/Excel格式）
【课程报名截止提醒】交通大数据分析实战
【论文分享】cityseer——基于行人尺度的城市网络分析的Python包
【数据分享】2023年我国省市县三级的医疗保健服务设施数量（25类设施/Excel/Shp格式）
【论文分享】使用可穿戴相机和计算机视觉评估个人在不断变化的环境中的屏幕暴露情况
【数据分享】2024年我国省市县三级的科教文化设施数量（25类设施/Excel/Shp格式）
【数据分享】1901-2023年我国省市县三级逐年最高气温数据（Shp/Excel格式）
论文概览 |《Journal of Transport Geography》2024.10 Vol.120
【特训营来袭】面向建筑场景的深度学习
【数据分享】1901-2023年我国省市县镇四级的逐年降水数据（免费获取/Shp/Excel格式）
【数据分享】2001-2023年我国省市县镇四级的逐月平均气温数据（免费获取/Shp/Excel格式）
论文概览 |《Urban Analytics and City Science》2024.09 Vol.51 Issue.7
【数据分享】2000—2020年我国100米分辨率人口总数栅格数据（来自于WorldPop）
【数据分享】2022年我国省市县镇四级的平均起伏度数据（免费获取/Shp/Excel格式）
【论文分享】是时候挑战15分钟城市了：可持续发展、公平性、宜居和空间分析的七个缺陷
【数据分享】2022年我国省市县镇四级的平均坡度数据（免费获取/Shp/Excel格式）
【数据分享】1901-2023年我国省市县三级逐年降水数据（Shp格式/Excel格式）
【数据分享】2003-2023年我国1千米分辨率逐日全天候地表土壤水分数据（免费获取）
【数据分享】2013-2023年我国省市县三级的逐日SO2数据（免费获取\excel\shp格式）
【数据分享】2013-2023年我国省市县三级的逐月SO2数据（免费获取\excel\shp格式）
【数据分享】2013-2023年我国省市县三级的逐年SO2数据（免费获取\excel\shp格式）
【数据分享】2022年我国省市县镇四级的平均高程数据（免费获取/Shp/Excel格式）
【数据分享】2022年我国省市县三级的平均起伏度数据（免费获取\Excel\Shp格式）
【论文分享】基于多时相POI嵌入的无监督土地利用变化检测
【特训营来袭】面向交通场景的深度学习
【数据分享】2001-2023年我国省市县镇四级的逐月最高气温数据（免费获取/Shp/Excel格式）
论文概览 |《Cities》2024.10 Vol.153（上）
【数据分享】2000—2020年我国分年龄段人口栅格数据（18个年龄段\100米分辨率)
【论文分享】Urban-GAN：一个基于用于多元城市设计的AI辅助计算系统
【论文分享】智能评估历史街区建筑色彩和谐性：基于街景图像的算法驱动方法
【特训营来袭】面向城市研究的深度学习
【数据分享】2022年我国省市县三级的平均坡度数据（免费获取\Excel\Shp格式）
立方数据学社免费数据合集
【数据分享】2000-2020年中国4公里网格日均气象数据集（免费获取/nc格式/9个指标）
【数据分享】2022年我国省市县三级的的平均高程数据（免费获取\Excel\Shp格式）
【论文分享】利用街景图像评估街景的主观感知
【特训营来袭】交通大数据分析实战
【数据分享】2000-2022年我国30米分辨率年最大NDVI栅格数据（免费获取）
 分类
时事
民生
政务
教育
文化
科技
财富
体娱
健康
情感
旅行
百科
职场
楼市
企业
乐活
学术
汽车
时尚
创业
美食
幽默
美体
文摘
 原创标签
时事 社会 财经 军事 教育 体育 科技 汽车 科学 房产 搞笑 综艺 明星 音乐 动漫 游戏 时尚 健康 旅游 美食 生活 摄影 宠物 职场 育儿 情感 小说 曲艺 文化 历史 三农 文学 娱乐 电影 视频 图片 新闻 宗教 电视剧 纪录片 广告创意 壁纸头像 心灵鸡汤 星座命理 教育培训 艺术文化 金融财经 健康医疗 美妆时尚 餐饮美食 母婴育儿 社会新闻 工业农业 时事政治 星座占卜 幽默笑话 独立短篇 连载作品 文化历史 科技互联网
 发布位置
广东 北京 山东 江苏 河南 浙江 山西 福建 河北 上海 四川 陕西 湖南 安徽 湖北 内蒙古 江西 云南 广西 甘肃 辽宁 黑龙江 贵州 新疆 重庆 吉林 天津 海南 青海 宁夏 西藏 香港 澳门 台湾 美国 加拿大 澳大利亚 日本 新加坡 英国 西班牙 新西兰 韩国 泰国 法国 德国 意大利 缅甸 菲律宾 马来西亚 越南 荷兰 柬埔寨 俄罗斯 巴西 智利 卢森堡 芬兰 瑞典 比利时 瑞士 土耳其 斐济 挪威 朝鲜 尼日利亚 阿根廷 匈牙利 爱尔兰 印度 老挝 葡萄牙 乌克兰 印度尼西亚 哈萨克斯坦 塔吉克斯坦 希腊 南非 蒙古 奥地利 肯尼亚 加纳 丹麦 津巴布韦 埃及 坦桑尼亚 捷克 阿联酋 安哥拉