最近廣州的天氣老是變幻無常，往往今天還熱得要命第二天就寒風瑟瑟（如下圖），讓小天甚是懷念每天艷陽高照的夏天，雖然熱了點但好歹不用擔心猝不及防地收到寒風暴雨黃色預警。

說到夏天，不得不提一下1956年的那個夏天。為什么是1956年呢？因為，那一年，一個現在響徹世界的詞誕生了！

1956年夏天，以麥卡賽、羅切斯特等為首的具有遠見卓識的年輕科學家在美國達特茅斯大學聚集召開了一次學術會議，會上他們探討和研究了用機器模擬智能的相關問題，并首次提出了“人工智能”。這就是全球人工智能研究的起點。

隨后的幾十年間，隨著計算機的急速發展，科學家們對人工智能的研究更加深入。2016年的春天，由谷歌AlphaGo和世界頂級圍棋高手李世石的人機對戰，引爆了全球人工智能浪潮，至此人工智能變得家喻戶曉。

李世石對戰alphago

實際上，所謂人工智能就是給機器賦予人的智能，讓機器能夠像人一樣思考問題，并作出相應的決策。也就是說，人工智能就是研究如何讓計算機完成以往需要人才能勝任的智能工作。

目前機器學習是人工智能中一種較為有效且可行的方法。一般情況下，機器學習使用算法解析數據并從中學習，即可對真實世界中的事件作出決策和預測。

而實現機器學習的一種重要方法就是深度學習，上文提到的AlphaGo主要工作原理就是深度學習+蒙特卡洛樹搜索。

人工智能、機器學習與深度學習的關系

那么，深度學習究竟是什么呢？它能做什么呢？

深度學習的概念源于人工神經網絡的研究，而深度學習的過程就是使用多個處理層對數據進行高層抽象，得到多重非線性變換函數的過程。

雖然深度學習的概念看似高大上，讓人有種莫名的距離感，實際上它在日常生活中隨處可見，比如我們較為熟悉的無人駕駛汽車、電影推薦等。

話雖如此，究竟怎么才能更好地掌握深度學習，零基礎又該如何學習呢？

在這，必須先要介紹一下2017年編程語言排行榜首位的Python。Python作為一門易讀、易維護，用途廣泛的編程語言，是時下最火的人工智能語言。

與大多數的編程語言相比，Python類似于一個應用商店，里面有各式各樣開發好的App，每個App能夠解決相應的問題。

如果你需要，拿來用即可。有時候，甚至只需一行代碼，就能解決問題。

比如，就金融來說

可以通過爬蟲技術獲取股票數據，

可以通過文字信息進行文本分析，

可以搭建回測系統，

可以開發交易平臺。

因此，想要掌握深度學習，可從掌握Python做起。

為了讓大家獲取一條高效的學習路徑，超級數學建模攜手唐宇迪老師以Python為基礎，為你帶來實用度與趣味度滿分的《Python深度學習》系列課程！

作為深度學習的系列課程，并沒有只是灌輸大量理論，而是循序漸進，從基礎知識結合操作和兩大基本框架講起，再進階提升，最后結合案例進行實戰訓練。

因此，該系列課程不但適合機器學習、深度學習等愛好者和相關科研工作者，還適合編程零基礎的小伙伴參與學習。課后唐老師還會及時跟蹤答疑。

即便是純小白，小天相信學習課程不會有太大的壓力。

關 于 課 程 詳 情

【課程信息】

「 學習平臺 」

騰訊課堂

「 上課形式 」

課程均為錄播視頻

「 課前準備 」

了解深度學習和python基本概念

「 學習周期 」

建議每周至少學習2小時，一個月內可完成一遍

「 面向人群 」

人工智能、機器學習、深度學習愛好者、

零基礎的小白、負基礎的小白白

「 答疑形式 」

學習群老師隨時答疑，即便是最初級的問題

「 課程資料 」

知識總結、操作詳解、案例實戰、課后拓展

「 課程內容 」

深度學習課程、Tensorflow實戰課程

「 課程收益 」

1.快速掌握深度學習的基礎知識

2.掌握深度學習的兩大主流框架

3.可獨立完成項目實戰

「 課程福利」

部分章節可免費試學、

課程優惠活動?

「注意事項」

報名后請及時聯系助教進入學習群

QQ：210187565

微信：wkwxj001

為了更好地說明課程內容，現將詳細章節附上。

1

《數據科學家成長之路——Python深度學習課程》（共67學時）

第一章：深度學習概述與計算機視覺挑戰（免費試學）

第二章：深度學習必備基礎知識點

第三章：最優化與反向傳播

第四章：神經網絡整體架構

第五章：案例實戰CIFAR圖像分類任務

第六章：卷積神經網絡基本原理

第七章：卷積參數詳解

第八章：案例實戰CNN網絡

第九章：經典網絡架構與物體檢測任務

第十章：網絡模型訓練技巧

第十一章：深度學習框架Caffe網絡配置

第十二章：Caffe制作數據源

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：深度學習框架Tensorflow基本操作

第十六章：Tensorflow框架構造回歸模型

第十七章：Tensorflow神經網絡模型

第十八章：Tensorflow構建CNN網絡

第十九章：Tensorflow加載訓練好的模型

第二十章：Tensorflow構建RNN網絡

第二十一章：深度學習項目實戰-驗證碼識別

（報名請長按上圖二維碼）

關 于 課 程 優 惠

「優惠券」

限量發放50元優惠券

后臺回復“深度學習”即可領取

注：優惠券長期有效

2

說到深度學習，不得不提兩款主流學習框架：Caffe和Tensorflow。

其中，TensorFlow是一個采用數據流圖（data flow graphs），用于數值計算的開源軟件庫，具有高度的靈活性、真正的可移植性等優點。它能在各個平臺上自動運行模型，從手機、單個CPU / GPU到成百上千GPU卡組成的分布式系統。

在圖像處理方面Tensoflow有這樣操作 ↓

通過Tensorflow 學習Leonid Afremov 的繪畫風格（圖二）處理的圖片效果（圖三）

為了更好地幫助大家把握與應用TensorFlow，唐老師專門開設了《Tensorflow實戰》課程，在詳細深入講解Tensorflow的基礎上借助真實案例提升大家的知識運用和實戰能力。

《深度學習進階——Tensorflow實戰課程》（共41學時）

第一章：Tensorflow基本操作（免費試學）

第二章：Tensoflow卷積神經網絡（免費試學）

第三章：卷積神經網絡實戰-貓狗識別

第四章：RNN遞歸神經網絡實戰

第五章：致敬經典：ALEXNET網絡實戰

第六章：Tensorboard可視化展示

第七章：tfrecord制作自己的數據集

第八章：CNN應用于文本分類任務

第九章：resnet殘差網絡

第十章：驗證碼識別實戰

（報名請長按上圖二維碼）

關 于 學 習 資 料

或許你已經收藏了很多學習干貨，但超模君還是很想幫你節約總結干貨的時間，以便你可以把更多的時間用于學習與實戰。

因此，本次課程主要包含四個方面：

1.默認你是個小白，課程從基礎知識講起；

2.課程中會對涉及的知識理論和操作流程進行總結，讓你牢記于心；

3.課程中涉及的課件代碼，已提前上傳，方便學習與實戰；

4.課后提供實戰案例，讓你學以致用，增強實操能力。

卷積神經網絡的應用

關 于 授 課 老 師

對于唐老師，大家或許有點陌生。不擔心，今天過后，你們都會熟悉他的。作為本次課程的主講老師，他將自己多年的機器學習經驗和Python使用技巧分享給大家。所以課程不僅是知識，還有思維和方法，你完全可以做到舉一反三。

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如有任何疑問和購買問題，請咨詢助教

QQ：210187565

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的把握人工智能命脉的有效方法的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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