20世紀(jì)70年代初，一名名叫Geoffrey Hinton的英國(guó)研究生開(kāi)始制作簡(jiǎn)單的數(shù)學(xué)模型，來(lái)描述人腦中的神經(jīng)元是如何直觀地理解世界的。被稱(chēng)為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)幾十年來(lái)一直被認(rèn)為是不切實(shí)際的。但是在2012年，Hinton和他在多倫多大學(xué)的兩個(gè)研究生用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)大幅提高計(jì)算機(jī)識(shí)別照片中物體的準(zhǔn)確性。不到六個(gè)月，谷歌就收購(gòu)了一家由三名研究人員創(chuàng)辦的初創(chuàng)公司。以前模糊的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)現(xiàn)在是硅谷的熱門(mén)話題。

深度學(xué)習(xí)是傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展延伸，隨著AlphaGo的熱潮成為當(dāng)前機(jī)器學(xué)習(xí)最火熱的前沿方向之一，大規(guī)模數(shù)據(jù)集加上深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)( CNNs )強(qiáng)大的表達(dá)能力，形成了超精確和魯棒的模型。只有一個(gè)挑戰(zhàn)仍然存在：如何設(shè)計(jì)你的模型。

深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的特點(diǎn)是適合讀的成熟教材幾乎沒(méi)有，但有浩瀚如煙的一大堆論文構(gòu)成整個(gè)知識(shí)體系的各種細(xì)節(jié)，所以體系化這些知識(shí)，是學(xué)習(xí)者面對(duì)的首要困難。其次，這些領(lǐng)域大多涉及深澀艱難的算法模型，比如Hopfield網(wǎng)絡(luò)，受限玻爾茲曼機(jī)，自編碼器，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，深度置信網(wǎng)絡(luò)等，基礎(chǔ)稍差的人，估計(jì)即使花上幾年去讀，也不可能取得多大的自我進(jìn)展。知識(shí)難以理解的程度超出了很多學(xué)習(xí)者的極限。

來(lái)吧

陸家嘴學(xué)堂

邀請(qǐng)AI技術(shù)專(zhuān)家蝦米

推出 機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)進(jìn)階一期（22天）

深度學(xué)習(xí)的浪潮重塑了很多的領(lǐng)域，也包括機(jī)器學(xué)習(xí)本身。本課程從Python基礎(chǔ)入手，逐步過(guò)渡到機(jī)器學(xué)習(xí)的基本問(wèn)題（諸如回歸和分類(lèi)），從中慢慢幫著學(xué)員建立使用機(jī)器學(xué)習(xí)解決問(wèn)題的思維。課程中期會(huì)引入深度學(xué)習(xí)的概念，包括深度學(xué)習(xí)常用的組件例如卷積層、全連層等。在熟悉這些基本構(gòu)件后，會(huì)進(jìn)一步介紹深度學(xué)習(xí)在實(shí)際應(yīng)用中的技巧。隨后以專(zhuān)題的形式介紹圖像分類(lèi)、目標(biāo)檢測(cè)、以及對(duì)抗學(xué)習(xí)一些新常用的模型。課程避免冗長(zhǎng)的公式解讀，會(huì)從公式背后原理入手，幫助學(xué)員更好的理解各個(gè)知識(shí)點(diǎn)。

機(jī)器學(xué)習(xí)是一門(mén)偏工程的學(xué)科，本課程安排了很多的案例講解，或是動(dòng)手實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單模型，或者分析復(fù)雜模型的實(shí)現(xiàn)過(guò)程。此外機(jī)器學(xué)習(xí)的模型和算法很多，本課程不會(huì)為寬泛的覆蓋過(guò)多的算法，而是精心選取最常用知識(shí)點(diǎn)進(jìn)行講解。我們深知培養(yǎng)學(xué)員使用機(jī)器學(xué)習(xí)解決問(wèn)題的思維，其意義遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于算法的灌輸。

蝦米

AI技術(shù)專(zhuān)家、阿里巴巴 機(jī)器學(xué)習(xí)高級(jí)算法工程師

計(jì)算機(jī)碩士。畢業(yè)后在Canon研究院從事機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)的研究，對(duì)人臉表情和人體姿態(tài)識(shí)別經(jīng)驗(yàn)豐富。后加入阿里巴巴，從事deep learning相關(guān)的工作。分別參與對(duì)抗學(xué)習(xí)、混合精度訓(xùn)練、模型可解釋性相關(guān)的項(xiàng)目。使用對(duì)抗學(xué)習(xí)發(fā)布阿里巴巴第一套AI字體。發(fā)表學(xué)術(shù)論文多篇，3篇專(zhuān)利正在申請(qǐng)。

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早鳥(niǎo)活動(dòng)優(yōu)惠：拼團(tuán)優(yōu)惠價(jià)199元

課程原價(jià)：899元

開(kāi)課時(shí)間：2月22開(kāi)課

課程更新頻次：每周二和周四晚上20:00-21:00

每學(xué)時(shí)時(shí)長(zhǎng)：50分鐘左右

課程形式：錄播視頻 & 微信群互動(dòng) & 直播答疑

學(xué)習(xí)：通過(guò)微信服務(wù)號(hào)（陸家嘴學(xué)堂）在線學(xué)習(xí)

有同步課件可以下載，一次付費(fèi)永久觀看。

作業(yè)：每次課程更新后，將通過(guò)服務(wù)號(hào)發(fā)布實(shí)戰(zhàn)作業(yè)

授課形式：手機(jī)、電腦均可直接登錄聽(tīng)課

課后：安排專(zhuān)門(mén)答疑時(shí)間，解決學(xué)員學(xué)習(xí)問(wèn)題。

課程容量：共22天18章22節(jié)

聽(tīng)課方式：

報(bào)名后可在“陸家嘴學(xué)堂”-“學(xué)堂頻道”-“頻道首頁(yè)”-“深度學(xué)習(xí)之tensorflow進(jìn)階一期（22天）”。課程專(zhuān)欄中的“課程后續(xù)操作指南”會(huì)指示操作進(jìn)行掃碼驗(yàn)證入群，加入班級(jí)群后按照班主任提示等待正式開(kāi)課即可。

團(tuán)購(gòu)優(yōu)惠

原價(jià)899元，拼團(tuán)優(yōu)惠價(jià)199元

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聽(tīng)課流程：

1. 掃碼支付購(gòu)買(mǎi)課程

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3. 點(diǎn)開(kāi)公眾號(hào)“陸家嘴學(xué)堂”里中間的菜單“學(xué)堂頻道”，可在課程列表里找到“報(bào)名的課程”，點(diǎn)開(kāi)即可聽(tīng)課

4. 在“課程”的“目錄”里，有“必讀”，點(diǎn)開(kāi)即可掃碼進(jìn)入付費(fèi)群。（付費(fèi)群用于同學(xué)們交流溝通，不影響正常聽(tīng)課）

注：

1. 本課程為一次性付款，無(wú)需繳納其它任何費(fèi)用，在第一節(jié)課更新后48小時(shí)內(nèi)可申請(qǐng)退款，48小時(shí)后不予退款，報(bào)名前請(qǐng)謹(jǐn)慎考慮。

2. 如果你有其他相關(guān)問(wèn)題，可以加課程顧問(wèn)微信(zndb001)咨詢相關(guān)事宜。

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的阿里巴巴虾米的机器学习与深度学习进阶记的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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