把握人工智能命脉的有效方法

最近广州的天气老是变幻无常，往往今天还热得要命第二天就寒风瑟瑟（如下图），让小天甚是怀念每天艳阳高照的夏天，虽然热了点但好歹不用担心猝不及防地收到寒风暴雨黄色预警。

说到夏天，不得不提一下1956年的那个夏天。为什么是1956年呢？因为，那一年，一个现在响彻世界的词诞生了！

1956年夏天，以麦卡赛、罗切斯特等为首的具有远见卓识的年轻科学家在美国达特茅斯大学聚集召开了一次学术会议，会上他们探讨和研究了用机器模拟智能的相关问题，并首次提出了“人工智能”。这就是全球人工智能研究的起点。

随后的几十年间，随着计算机的急速发展，科学家们对人工智能的研究更加深入。2016年的春天，由谷歌AlphaGo和世界顶级围棋高手李世石的人机对战，引爆了全球人工智能浪潮，至此人工智能变得家喻户晓。

李世石对战alphago

实际上，所谓人工智能就是给机器赋予人的智能，让机器能够像人一样思考问题，并作出相应的决策。也就是说，人工智能就是研究如何让计算机完成以往需要人才能胜任的智能工作。

目前机器学习是人工智能中一种较为有效且可行的方法。一般情况下，机器学习使用算法解析数据并从中学习，即可对真实世界中的事件作出决策和预测。

而实现机器学习的一种重要方法就是深度学习，上文提到的AlphaGo主要工作原理就是深度学习+蒙特卡洛树搜索。

人工智能、机器学习与深度学习的关系

那么，深度学习究竟是什么呢？它能做什么呢？

深度学习的概念源于人工神经网络的研究，而深度学习的过程就是使用多个处理层对数据进行高层抽象，得到多重非线性变换函数的过程。

虽然深度学习的概念看似高大上，让人有种莫名的距离感，实际上它在日常生活中随处可见，比如我们较为熟悉的无人驾驶汽车、电影推荐等。

话虽如此，究竟怎么才能更好地掌握深度学习，零基础又该如何学习呢？

在这，必须先要介绍一下2017年编程语言排行榜首位的Python。Python作为一门易读、易维护，用途广泛的编程语言，是时下最火的人工智能语言。

与大多数的编程语言相比，Python类似于一个应用商店，里面有各式各样开发好的App，每个App能够解决相应的问题。

如果你需要，拿来用即可。有时候，甚至只需一行代码，就能解决问题。

比如，就金融来说

可以通过爬虫技术获取股票数据，
可以通过文字信息进行文本分析，
可以搭建回测系统，
可以开发交易平台。

因此，想要掌握深度学习，可从掌握Python做起。

为了让大家获取一条高效的学习路径，超级数学建模携手唐宇迪老师以Python为基础，为你带来实用度与趣味度满分的《Python深度学习》系列课程！

作为深度学习的系列课程，并没有只是灌输大量理论，而是循序渐进，从基础知识结合操作和两大基本框架讲起，再进阶提升，最后结合案例进行实战训练。

因此，该系列课程不但适合机器学习、深度学习等爱好者和相关科研工作者，还适合编程零基础的小伙伴参与学习。课后唐老师还会及时跟踪答疑。

即便是纯小白，小天相信学习课程不会有太大的压力。

关于课程详情

【课程信息】

「学习平台」

腾讯课堂

「上课形式」

课程均为录播视频

「课前准备」

了解深度学习和python基本概念

「学习周期」

建议每周至少学习2小时，一个月内可完成一遍

「面向人群」

人工智能、机器学习、深度学习爱好者、

零基础的小白、负基础的小白白

「答疑形式」

学习群老师随时答疑，即便是最初级的问题

「课程资料」

知识总结、操作详解、案例实战、课后拓展

「课程内容」

深度学习课程、Tensorflow实战课程

「课程收益」

1.快速掌握深度学习的基础知识

2.掌握深度学习的两大主流框架

3.可独立完成项目实战

「课程福利」

部分章节可免费试学、

课程优惠活动

「注意事项」

报名后请及时联系助教进入学习群

QQ：210187565

微信：wkwxj001

为了更好地说明课程内容，现将详细章节附上。

《数据科学家成长之路——Python深度学习课程》（共67学时）

第一章：深度学习概述与计算机视觉挑战（免费试学）
第二章：深度学习必备基础知识点
第三章：最优化与反向传播
第四章：神经网络整体架构
第五章：案例实战CIFAR图像分类任务
第六章：卷积神经网络基本原理
第七章：卷积参数详解
第八章：案例实战CNN网络
第九章：经典网络架构与物体检测任务
第十章：网络模型训练技巧
第十一章：深度学习框架Caffe网络配置
第十二章：Caffe制作数据源
第十三章：Caffe框架小技巧
第十四章：Caffe框架常用工具
第十五章：深度学习框架Tensorflow基本操作
第十六章：Tensorflow框架构造回归模型
第十七章：Tensorflow神经网络模型
第十八章：Tensorflow构建CNN网络
第十九章：Tensorflow加载训练好的模型
第二十章：Tensorflow构建RNN网络
第二十一章：深度学习项目实战-验证码识别

（报名请长按上图二维码）

关于课程优惠

「优惠券」

限量发放50元优惠券

后台回复“深度学习”即可领取

注：优惠券长期有效

说到深度学习，不得不提两款主流学习框架：Caffe和Tensorflow。

其中，TensorFlow是一个采用数据流图（data flow graphs），用于数值计算的开源软件库，具有高度的灵活性、真正的可移植性等优点。它能在各个平台上自动运行模型，从手机、单个CPU / GPU到成百上千GPU卡组成的分布式系统。

在图像处理方面Tensoflow有这样操作 ↓

通过Tensorflow 学习Leonid Afremov 的绘画风格（图二）处理的图片效果（图三）

为了更好地帮助大家把握与应用TensorFlow，唐老师专门开设了《Tensorflow实战》课程，在详细深入讲解Tensorflow的基础上借助真实案例提升大家的知识运用和实战能力。

《深度学习进阶——Tensorflow实战课程》（共41学时）

第一章：Tensorflow基本操作（免费试学）
第二章：Tensoflow卷积神经网络（免费试学）
第三章：卷积神经网络实战-猫狗识别
第四章：RNN递归神经网络实战
第五章：致敬经典：ALEXNET网络实战
第六章：Tensorboard可视化展示
第七章：tfrecord制作自己的数据集
第八章：CNN应用于文本分类任务
第九章：resnet残差网络
第十章：验证码识别实战