通过3个实战案例轻松踏入人工智能领域

说到人工智能，深度学习一定是个非常眼熟的名词。

深度学习是用于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，并模仿人脑的机制来解释数据的一种机器学习技术。

深度即层数，超过 8 层的神经网络模型就叫深度学习——目前在语音、图像等领域取得了很好的效果。

在学习深度学习的道路上，可能很多人还没有实操过就被数学知识和大量高深的理论知识劝退，从而永远处在开头的位置。

其实不妨换个角度，先进行案例实操，从操作中认识深度学习，反而没那么容易被劝退。

可以对比一下，如果不是一直在人工智能方向进行研究，要想转行的话，即使只是深度学习，那些数学知识、理论知识要啃下来费的功夫可不小。

如果是直接在实操中去接触深度学习，在大家都有过开发经验、工作经验的背景下，实操也许更让人容易接受。可能还存在一定的难度，但是比起干啃数学和理论知识也不会更沮丧些。

我相信数学和理论知识不会让你们有多愉悦，但是实操一定会让你们有所成就感，也许就这样一脚踏入了人工智能行业。

我最近发现了一个深度学习的实操课程，例子还蛮经典的，可以看看这个课程目录：

这个课程是想通过项目实操的方式帮助大家对深度学习、图像识别、卷积神经网络有一个更深刻的认识。

目录上都是很干货的内容，但是通过课程可以得到的不止这些，它还能解答一些人们对人工智能行业的一些疑惑：

1.人工智能基本工作原理和行业发展；

2.程序员入门人工智能的发展潜力和疑难点；

3.人工智能中深度学习的相关体系思路；

4.人工智能方法和成长体系；

5.人工智能算法工程师岗位要求和发展。

对于不知道该如何学习，或者不知道是否能学会人工智能的同学来说相当于零成本试验。

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上文说的还挺明确的，这个课很适合想转行人工智能的人听，不过也不仅限于此，对人工智能感兴趣的都可以通过这门课程来看看自己是否合适。

我也贴心地为大家简单地划分了四类人群：

1.对人工智能感兴趣想长期发展的程序员们

2.遇到职业瓶颈想寻找突破的程序员们；

3.需要提升技能和完善技术框架的未来CTO们；

4.不管是Java、C++或.Net，只要是看好人工智能的程序员们。

再简单地说说课程的讲师Aaron

5年互联网开发经验，具丰富的语音识别，图像处理等实战经验。

课堂氛围轻松，注重寓教于乐，善于剖析原理。

对讲课内容有着独特的见解，深受学生的好评。

参与项目：

基于蛋白质折叠技术的新药研发；

PD智能电力安全管理平台；

智能文物修复系统核心算法研究。

介绍得多不如学生的感受：

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仅限300人哦！

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