AI專家告訴你，機器學習與深度學習如何快速進階？

深度學習的浪潮重塑了很多的領域，也包括機器學習本身。深度學習是傳統神經網路的發展延伸，隨著AlphaGo的熱潮成為當前機器學習最火熱的前沿方向之一，大規模資料集加上深度摺積神經網路( CNNs )強大的表達能力，形成了超精確和魯棒的模型。只有一個挑戰仍然存在：如何設計你的模型。

深度學習領域的特點是適合讀的成熟教材幾乎沒有，但有浩瀚如煙的一大堆論文構成整個知識體系的各種細節，所以體系化這些知識，是學習者面對的首要困難。其次，這些領域大多涉及深澀艱難的演演算法模型，比如Hopfield網路，受限玻爾茲曼機，自編碼器，摺積神經網路，深度置信網路等，基礎稍差的人，估計即使花上幾年去讀，也不可能取得多大的自我進展。知識難以理解的程度超出了很多學習者的極限。

來吧

陸家嘴學堂

 邀請AI技術專家蝦米

推出Python|22天機器學習與深度學習進階課程

本課程從Python基礎入手，逐步過渡到機器學習的基本問題（諸如回歸和分類），從中慢慢幫著學員建立使用機器學習解決問題的思維。課程中期會引入深度學習的概念，包括深度學習常用的元件例如摺積層、全連層等。在熟悉這些基本構件後，會進一步介紹深度學習在實際應用中的技巧。隨後以專題的形式介紹影象分類、標的檢測、以及對抗學習一些新常用的模型。課程避免冗長的公式解讀，會從公式背後原理入手，幫助學員更好的理解各個知識點。

機器學習是一門偏工程的學科，本課程安排了很多的案例講解，或是動手實現簡單模型，或者分析複雜模型的實現過程。此外機器學習的模型和演演算法很多，本課程不會為寬泛的改寫過多的演演算法，而是精心選取最常用知識點進行講解。我們深知培養學員使用機器學習解決問題的思維，其意義遠遠大於演演算法的灌輸。

蝦米

AI技術專家、阿裡巴巴 機器學習高階演演算法工程師

計算機碩士。畢業後在Canon研究院從事機器學習、計算機視覺的研究，對人臉表情和人體姿態識別經驗豐富。後加入阿裡巴巴，從事deep learning相關的工作。分別參與對抗學習、混合精度訓練、模型可解釋性相關的專案。使用對抗學習釋出阿裡巴巴第一套AI字型。發表學術論文多篇，3篇專利正在申請。

生輝

上海交大博士，騰訊演演算法研究員，

上海交通大學博士，博士期間發表19篇學術論文（其中SCI 4篇，EI 13篇）。畢業之後在Teradata和騰訊從事推薦演演算法和計算機視覺方面的工作。在研的機器學習和深度學習系統廣泛應用於電信、銀行和廣告行業中。

第十九章：影象影片的定位與識別

//  課程詳情  //

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1. 本課程為一次性付款，無需繳納其它任何費用，在第一節課更新後48小時內可申請退款，48小時後不予退款，報名前請謹慎考慮。

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