每天2小时，吃透 985博士总结的这份保姆级人工智能入门学习笔记（20G高清/PPT/代码)
前百度首席科学家吴恩达说：就像100年前的电力、20年前的互联网一样，AI也会改变每一个产业！
从2016年（曾行业内称之为AI元年）发展到现在，巨头纷纷布局，初创公司不断入场，AI浪潮在前几年达到高峰，相关理念与技术的逐渐成熟。
大家可能觉得「人工智能」这个词已经有点被说烂了，跟我们做Java开发的有什么关系呢？
先说结论，如果你是一名Java开发工程师，对架构、工程、数据、业务某一方面还比较了解，那么现在可能是进入AI最好的时机了。
虽然这个概念被大量炒作，但它不是一个资本生造出的热点，人工智能需求是真实的。
关于行业选择方面，倒不建议轻易的转换行业，因为你在自己的行业已经有沉淀，这是非常宝贵的，而人工智能迟早有一天也会影响到你的行业，所以并不一定要立刻进入一家人工智能公司，未来每家公司都是人工智能公司。
学习人工智能并不是一件非常困难的事情，由于各种框架的出现，这个门槛还在不断降低，所以在从事着JAVA开发工作的同时，学习人工智能是可行也是靠谱的。
对于企业来讲，他们去招聘AI人才，与其需要一个能实现最好算法的人，更需要一个能更好理解业务、理解产品的人，而这对于Java工程师恰恰是一种优势。
人工智能尤其是深度学习的应用会越来越广泛，几年后或许会成为每件产品的标配，所以不懂肯定是不行的。可以通过自学的方式来了解和掌握深度学习的应用，我想对于大多数情况已经够了。
最近整理一套深度学习框架必备的学习资料，这套资料内容非常详尽全面，课程通过讲解和实战操作，带你从零开始训练网络，做到独立搭建和设计卷积神经网络（包括主流分类和检测网络），并进行神经网络的训练和推理（涉及PyTorch、Tensorflow、Caffe、Mxnet等多个主流框架），通过实战让你掌握各种深度学习开源框架，高效入门人工智能。（资料已经全部整理好）
（资料内容过多，仅截取部分）
由于工作需要，这份教程我本人也在学习中，虽然已经从事这个行业多年，再看这份教程的时候，仍然能查漏补缺，收获满满，我相信不管是AI入门，还是已经具备了一定的工作经验，这份学习资料，都值得你去认真学习研究。
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该视频出品人是王小天，目前就职于BAT之一，AI算法高级技术专家，法国TOP3高校双硕（计算机科学和数学应用双硕士）毕业。
工作期间主要负责人工智能业务线CV与NLP相关算法工作，推进人机混合智能、语义分割、机器翻译、虹膜识别等模块的核心算法研究与优化。
对图像分类、物体检测、目标跟踪、自动驾驶、计算机体系结构等有深入的研究。
所有以上相关的的内容全部都已经打包好了，汇总成了一份百度云的链接，小贴心之处是怕有的兄弟没有买百度云会员的朋友，能用2MB+/S的速度下载，还特地给大家准备了下载工具。