人工智能的Hello World!

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开启我的人生巅峰

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行业风口的人工智能,在中国人才缺口将超过500万人,而中国人工智能人才数量目前只有5万(数据来自工信部教育考试中心)。


并且目前岗位溢价相当严重,2017年人工智能在互联网岗位薪酬中位列第三,月薪20.1k,如果按照普遍的16月薪酬计算,那么人工智能在2017年一年的薪酬就是2.01*16=32.16万。看一组2018的薪酬数据: 

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2018年1月教育部印发的《普通高中课程方案和语文等学科课程标准》新加入了数据结构、人工智能、开源硬件设计等 AI 相关的课程。


这意味着职场新人和准备找工作的同学们,你们再不努力,就要被淘汰了!毕竟这是个大浪淘金的时代,没有一技之能傍身,如何“开疆拓土”、“成家立业”!

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所以如果你对自己的专业/工作不满意,如果你想百尺竿头更进一步,现在正是进入人工智能领域学习就业/转业的最佳时机。

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课程特色

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规划全面:涵盖目前主流的深度学习领域,包括图像识别,图像检测,自然语言处理,GAN,分布式训练框架等等。

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重点突出:摒弃繁冗的数学证明,一切从实际出发,突出重点,短时间内掌握重点知识。

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实战演练:课程包含多个实际案例,并结合实际项目经验教你如何在企业中做深度学习的项目。


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课程大纲

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向上滑动阅览

第一章: 什么是人工智能

人工智能背景介绍

前期环境准备


第二章: 深度学习入门基础

深度学习环境准备                             

Tensorflow快速入门一  ——基本概念和框架

Tensorflow快速入门二  ——实战演练和模型训练

Tensorflow快速入门三  ——技巧总结

深度学习数学知识一览表

作业:实例:用自己的数据训练一个二分类模型

作业讲解:如何制作自己的数据集


第三章: 传统神经网络与参数的理解 

什么是多层感知机

激活函数的原理、类别与实现

 损失函数的原理、类别与实现

梯度下降方法(一)

梯度下降方法 (二)

学习率如何设定

正则化的方法(一)

正则化的方法(二)

实例:识别花的种类

作业:改变不同的参数,提高识别花种类的准确率

作业讲解:不同参数的改变对于准确率的变化原理


第四章:  前向传播与反向传播

前向传播的原理

前向传播的代码实现

反向传播的原理

反向传播的代码实现

实例:自己手写一个完整的BP

作业:写一个Autoencoder   

作业讲解:如何写一个Autoencoder  


第五章: 自编码Autocoder的原理及应用

什么是Autoencoder

Autoencoder的原理与实现

Autoencoder与PCA的区别

Autoencoder的变种(一)

Autoencoder的变种(二)

实例:Autoencoder与聚类结合在预测用户偏好中的应用

作业:运用Autoencoder对海量数据进行降维

作业讲解:如何高效的运用Autoencoder降维


第六章: 经典卷积神经网络及图像分类

LeNet的网络结构及实现

AlexNet的网络结构及实现

Vgg的网络结构及实现

GoogLeNet的网络结构及实现

ResNet的网络结构及实现

实例:用经典卷积神经网络对cifar-10数据进行图像分类


第七章: 目标检测

传统的目标检测方法

初代算法: Region CNN

升级: SPP Net, Fast RCNN, Faster RCNN

深度学习另辟蹊径: YoLo 和SSD

实例: 自动驾驶的核心:实时目标检测

第八章: 迁移学习

理论分析

迁移模型&原始训练模型

如何设计新的的网络

实例:表情识别/人脸识别/动物识别 


第九章: 循环神经网络RNN

RNN 原理详解    

情感分析项目介绍

实例:情感分析


第十章: 自然语言处理

处理之前:speech to text    

词语表达:词向量与word2vec

语句生成LSTM

实例:教你实现一个简单的聊天机器人


第十一章: 深度卷积神经的重要应用

图片问答

图像模式转换

图像高清化

围棋程序, Alpha go

自动游戏机器人,DeepMind Atari

实例: 图片艺术风格转化 


第十二章: 无监督学习:对抗网络GAN

传统无监督学习 Autoencode,K Means,Sparse Coding

RBM 限制博斯曼机,深度学习的另一支 

生成对抗网络 GAN

实例: 机器生成图片,以假乱真


 第十三章: 高性能计算

单价单卡的实现过程

单机多卡的实现过程

多机单卡的实现及部署

多机多卡的实现及部署

实例:分布式训练实例:基于docker的分布式训练框架搭建


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课程评价

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早买早享受

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赢在起跑线


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课程答疑

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胡晓曼(Charlotte)

高级算法工程师

擅长用通俗易懂的方式讲解深度学习和机器学习算法,熟悉Tensorflow,PaddlePaddle等深度学习框架,负责过多个机器学习落地项目,如垃圾评论自动过滤,用户分级精准营销,分布式深度学习平台搭建等,都取了的不错的效果。博客专栏:https://www.cnblogs.com/charlotte77/



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转载自blog.csdn.net/kmd8d5r/article/details/80147166