震驚！從青銅到鑽石，只因搭了一個影象識別系統
如果你已經翻過了高數、線性代數和概率論的高山，又遊過了一門程式語言的大海，那麼恭喜你！你已經成功登上了AI攻城獅的 青銅 排位！
但企業爸爸的招聘條件一般都是黃金段位以上！所以，這時候你就需要王者大神帶你上一波兒分。
這次，天學網人工智慧學院舉辦的AI實戰課程就是一次上分的好機會！在三週的時間裡，會有兩名最強王者和四位星耀段位的AI大神，手把手教你用TensorFlow搭建一
個基於CNN的影象識別系統。
本次AI實戰課程延續“導師講解”+“專案實踐（全程指導）”的模式，包含4天導師課程和3周專案指導，由淺入深，分為三個階段，從青銅到白銀、白銀到黃金、再從黃金到鑽石，每階段都對應一個實踐任務，最終讓大家掌握用開源深度學習框架Tensorflow搭建一個基於CNN框架的，相對獨立、完整的深度學習應用。
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服務特色
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主講老師介紹
吳延年
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清華大學電子工程系碩士、智慧語音領域專家
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北京凌聲芯語音科技有限公司CTO,大學英語四六級口語自動測評系統發明人之一
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13年人工智慧領域研發經驗，研究方向包含：基於深度學習的語音識別、自動口語發音測評、自動語音合成、遠場語音增強等；
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教學經驗豐富，知識講解深入淺出、由點到面、通俗易懂
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適用人群
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人工智慧領域愛好者，希望在深度學習方面具備實踐能力，想從事人工智慧領域相關工作
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具備基本的數學基礎，學過高數、線性代數、概率論
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有一定的程式設計基礎，至少學習過一門程式語言
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內容安排
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青銅——白銀（第一階段） |
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目標：用邏輯迴歸模型做數字識別 理解單個神經元的工作原理 |
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| 數學知識回憶 | 機器學習知識 |
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1.高數（導數、梯度、泰勒級數） 2.線性代數（向量、矩陣、線性變換、特徵值、特徵向量） 3.概率（條件概率、貝葉斯、全概率） |
1.機器學習常見應用場景；機器學習常見演算法與模型 2.模型表現的評價方法；有監督學習與無監督學習方法 3.過擬合，欠擬合，容量（capacity） 4.梯度下降 5.常用正則化方法 |
| TensorFlow | Python基本用法 |
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1.TensorFlow介紹；TensorFlow環境配置 2.Anaconda介紹，安裝；Jupyter Notebook安裝，Pycharm安裝配置 3.Pycharm，Jupyter用法 |
1. Python 基本語法和變數型別 2.字串，連結串列，元組，詞典，集合的基本用法 3.Python中的流程控制 4.Python中函式的定義方法 5.切片用法 6.基本輸入輸出操作 |
| 邏輯迴歸模型 | |
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1.利用Tensorflow搭建邏輯迴歸模型 2.完成訓練與測試流程 |
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| 白銀——黃金（第二階段） | |
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目標：用Tensorflow完成搭 建基於DNN的數字識別系統 |
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| 深度學習及常用訓練技巧 | TensorFlow |
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1.神經元；深度前饋神經網路
2.激勵函式；代價函式 7.防止過擬合方法（Dropout，正則化，Maxout） |
1.Tensorboard用法；儲存及恢復模型 2.利用TensorFlow搭建基於DNN的數字識別系統 |
| 黃金——鑽石（第三階段） | |
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目標：用Tensorflow完成搭 建基於CNN的數字識別系統 |
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| 卷積神經網路（CNN） | 影象處理基本方法 |
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1.卷積演算法 2.CNN網路結構 3.池化 4.CNN的用途（CNN在影象、語音等領域的用途） |
1.影象識別中常用的CNN模型結構 2.影象自動多標籤系統的結構，演算法，原理 |
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TensorFlow |
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1.用TensorFlow搭建基於CNN的數字識別系統 2.用TensorFlow搭建CNN影象多標籤系統 |
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上課時間及形式
階段1：
2017.12.02 週六全天直播授課，可視訊回放
2017.12.03 週日全天線上答疑，陪伴學員度過實戰難關
2017.12.04-2017.12.08 線上指導+專案實踐，12月6號晚上直播答疑
階段2：
2017.12.09 週六全天直播授課，可視訊回放
2017.12.10 週日全天線上答疑，陪伴學員度過實戰難關
2017.12.11-2017.12.15 線上指導+專案實踐 ，12月13號晚上直播答疑
階段3：
2017.12.16 週六全天直播授課，可視訊回放
2017.12.17 週日全天線上答疑，陪伴學員度過實戰難關
2017.12.18-2017.12.22 線上指導+專案實踐，12月20號晚上直播答疑
其他說明：
1.直播平臺為騰訊課堂，實踐過程全程指導
2.專案實踐提供資料集、專案程式碼
3.課程結束後，導師對專案成果給予專業評審，提供線下交流機會
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優惠訊息及購買
活動1：上課就返
凡是購買課程並按時參加每節課學習，全程不缺席的學員，課程結束後立返50%現金！
活動2：激勵返現
根據學員所購買的課程，完成課後專案實踐，排名前30%的學員均可再返剩下50%的現金。
活動3：報名成功送機器學習、深度學習經典書籍及視訊資料
注：
1.排名標準：我們會用統一資料集對學員提交的程式碼進行測試，以得出的準確率來對學員進行排名。 公佈免費學員名單時，會同時公佈排名。
2.同分數學員按提交順序排名，提交越早，排名越靠前。
3.購買三階段課程包的學員以最後一個階段考核為標準。
4.課堂考勤以當堂簽到為準，簽到記錄不全者，視為“有缺席記錄學員”，不享受活動1返現。
特別說明：由於騰訊課堂收取10%的技術服務費，所有返現金額需扣除這部分費用後再按比例返還，並且需完成指定目標才可返現，所返現金以微信或支付寶的形式，當中任何一個環節沒有完成的不予返。最終解釋權歸天學網人工智慧學院所有。
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