如何高效入门深度学习？-技术圈

如何高效入门深度学习？

共 1512字，需浏览 4分钟

· 2021-01-05

深度学习是人工智能从概念提出到走向繁荣得以实现的主流技术，为计算机视觉、语音识别、自然语言处理领域带来了突破性的进展，在人脸识别、语音识别、机器翻译等应用的准确率达到了接近甚至超过人类的水平。

目前，谷歌有高达100+种服务都使用了深度学习方法，其中谷歌翻译中将日语文字及菜单翻译成英文，这一功能解决了很多语言不通产生的问题。

（图片来源：《深度学习》）

人工智能产品的落地应用，备受全球瞩目，我国《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》中确立的 2020 年实现人工智能核心产业规模超过1500亿元为目标。

但由于我国人工智能起步较晚、发展历程较短，人工智能人才储备不足且培养机制不完善，导致我国人工智能产业内有效人才缺口预计高达30 万。作为人工智能技术的根基，深度学习已成为人工智能领域入门者及研究者的必修知识。

（图片来源：全球人工智能人才报告）

有效人才巨大缺口、急剧增长的市场需求、丰厚的薪资，驱使不少人想要在短期内掌握深度学习知识，达到就业水平，因此很多人通过读知乎、博客文章的形式进行学习，但很难通过零散的知识点达到系统学习的效果；思维工程非理论，在深度学习理论理解不透彻的情况下，直接进行动手实践，最终造成了只会调参数的局面。

怎样才能拥有扎实的理论基础做后盾？最终实现落地实际应用?

近期,深蓝学院推出『深度学习：从理论到实践』在线课程，本门课程将从基础的数学模型以及算法实现出发，详细讲解CNN、 RNN、 LSTM等常见的深度神经网络模型，以及在计算机视觉、自然语言处理等领域经典任务中的应用。

课程大纲

课程讲师

元春

算法工程师

博士毕业于中科院大数据挖掘与知识管理重点实验室，主要研究方向为机器学习、自然语言处理。

在国际会议与期刊中发表多篇论文，研究课题包括文本多语境表示学习和文本情感分析算法研究，以及利用文本情感分析方法与动态情感复杂网络对股市的研究。

曾与考拉征信、春雨医生、北京大学大数据研究院进行项目合作，先后在华为诺亚实验室和微软亚洲研究院实习。

洪振

高级研究员

博士毕业于中科院自动化所模式识别国家重点实验室，主要研究领域包括深度学习、目标识别、语义分割、OCR等。

曾获2016RAC目标识别亚军，17年ISPR 2D图像分割冠军，发表论文近10篇。

学后收获

1.充分理解相比于经典的神经网络，深度神经网络强大的表示学习能力；

2. 掌握经典的深度神经网络模型（CNN, RNN, LSTM）思想原理；

3.学会使用深度学习解决实际任务，及解决任务的整体流程；

4. 熟悉当下主流的深度学习框架Pytorch，并通过该框架做CV及NLP领域的实践。

还能收获什么？

1. 优质的学术圈子

伙伴们大多是来自985、211及海外院校硕博，在这里大家一起学习、进行讨论与研究。独一无二的优质圈子将是你未来学习与就业的宝贵资源。

2. 企业认可的证书

学完课程后将有机会收获优秀学员证书、毕业证书，为你的简历加分添彩。

课程服务

1. 三师助力

讲师&助教及时答疑解惑，班主任全程带班督学，帮你克服拖延，不断进步。

2. 定期班会

助教会对作业进行1V1讲评和指导；在班会中，学习更多技巧；在交流中收获更多思路。

从这门课程开始你的深度学习吧！

抢占优惠名额

拼手速的时候到了

现在报名，立即优惠50元

仅限39人！

扫码备注“31”，优先通过哦~

添加客服『育心』，获取更多信息~