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| 本文作者: AI慕課學院 | 2017-04-27 18:08 |
2015年,谷歌深度學習系統 TensorFlow 在工程師圈中引起了很大反響,其開源大大降低了深度學習在各行業中的應用難度,深度神經網絡在很多傳統機器學習數據集上體現出優勢。
但如何將深度學習技術,實現圖片識別、文本分析等模型,運用到實際的系統中,還有很多要做的事情。

面對人工智能領域的技術及人才需求,如果你對近幾年研究熱點如 Convolutional GRU, Seq2Seq with Attention,生成式對抗網絡(GAN), 以及強化學習相關內容很感興趣!如果你想了解大牛對經典神經網絡結構如 CNN、RNN/LSTM 的分析!如果你想學習圖像風格融合、聊天機器人等項目實戰的經驗!
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經典深度神經網絡結構
卷積神經網絡(CNN)
遞歸神經網絡(RNN/LSTM)
近幾年研究的熱點,如
Convolutional GRU,
Seq2Seq with Attention
生成式對抗網絡(GAN)
強化學習相關內容
在課程的進行過程中,會有如圖像風格融合、聊天機器人等實戰項目,避免枯燥的理論講解,減少數學公式,更多秀出代碼,讓傳統軟件開發工程師做好準備,應對人工智能時代的到來!

白發川 ThoughtWorks 資深數據專家。長期從事大數據處理相關工作,曾負責設計和實現“金融,工業,互聯網”等多個領域的大數據平臺建設和數據處理。對海量數據下的“存儲,處理,多維分析”有著相當豐富的經驗。

佟達 ThoughtWorks 高級咨詢師。中國區數據團隊資深技術專家,專注于深度學習與智能系統的設計和發,對于深度學習、大數據架構、云計算、DevOps 等有深入研究,致力于將學術界先進的 AI 技術轉化為工程應用。

學過編程/微積分/線代,有一定的數據結構/算法基礎
需要學習使用tensorflow框架,并且想深入學習
習慣使用 tensorflow ,對機器學習有所了解,想進一步提高自己
時間:每周二、四 20:00-21:00(節假日順延)
總學時 20 小時,分 10 周完成;每周2次,每次 1個小時
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