文末有福利

深度學習神經網路、機器學習、Python入門全免贈送

自從AI進入公眾視野後，人們發現它越來越“跳”了。從開始的阿爾法狗戰勝人類最強棋手，到新版阿爾法狗“自學”棋譜吊打前輩，再到索菲亞機器人獲取公民身份，最後至阿里“魯班”的強大擼圖功能出現在世人眼前。

原來，阿里巴巴從2015年就開始研製成了一個人工智慧，專攻電商海報排版，業內人稱排版是擼 banner，故諧音取名“魯班”。一個普通的電商設計師不吃不喝不睡，一天頂多擼50個 banner。

然而，面對每秒8000張的 banner，任何人類都望塵莫及。畢竟套路輸了，連圍棋大師柯潔都得跪不是？

但對於魯班來說，這“套路”也不是與生俱來的。

魯班的“套路”也是通過很多步驟才能實現的

第一步：影象演算法摳圖。也就是藉助演算法來輔助ps的“鋼筆工具”，以前是人類來判斷圖片物件的輪廓，現在研究人員已經把你的這個判斷過程解讀成了演算法，讓計算機也能夠判斷，並學會摳圖。

第二部：把設計變成“資料”，這邊的設計就是指排版的套路。由人類設計師“教”“魯班”如何理解套路，演算法工程師將設計師的語言翻譯成“資料”讓“魯班”來理解。

第三部：讓機器學習設計，由人類設計師來帶總不是件好事，所以最終通過機器學習，“魯班”能自己能熟悉套路、運用套路才是最適合的。

然而至今為止，“魯班”仍面臨兩大問題

1、如何解決資料問題    

2、資料的清空和輸入機器的問題

可見恐怖如斯的人工智慧也需要一個底層邏輯--資料邏輯

資料做好了，很多瓶頸便勢如破竹地瓦解。

不僅如此，做好了資料。“魯班”就不僅僅是一個像“榨汁機”一樣的生成器了，而是一臺無限期地“學習+產出”的“學習碾壓機”。每天攝入大量的設計資料，又可以自我學習，鑽研套路，它的審美能自行變得越來越好。

你比人家做的慢，還比人家做的醜，怎能不跪？！

我們的未來如何抉擇？

如今是人工智慧的風口時期。各大公司都給人工智慧相關職業開出高價。像2018屆網際網路校招高新清單。排名第一位的就是谷歌中國人工智慧崗位，年薪56萬。第二位微軟中國，演算法工程師51萬年薪。連騰訊、阿里巴巴、網易對這些相關職業開出的薪資都是30萬以上的年薪，注意是校招哦！

可見，不說精通人工智慧，即便是在工作中能夠觸類旁通，運用到人工智慧，這對您的事業都將是一大助推。

然而，很多人所學的並不是與人工智慧相關的專業。職業的精力、時間限制了我們學習的進度與方式。因為這樣，用低廉的支出換取系統的課程與優秀的師資反而是更為划算的一筆投資。我們該如何利用有限的時間來換取無限的可能呢？

網路教育和知識付費是一個頗為可行的渠道，例如萬門大學推出的《實用資料探勘和人工智慧》一月特訓班。150小時的系統課程再配上北美頂級DATA團隊授課，學習將省時省力！並且“魯班”也表明，人工智慧的底層便是資料，資料處理好了，瓶頸自然迎刃而解。那麼這個課程帶來的底層邏輯足以支撐你將來的成長與深入！

【課程簡介】

1、Airbnb訂房趨勢預測；

2、bilibili彈幕自然語義處理；

3、GTA遊戲人工智慧自駕遊

講師團隊：

課程大綱：

適宜人群：

問答：

直播時間安排：

學費及報名方式：

趁著雙十二的美好節日，我們為大家奉上最後的福利和乾貨：

《深度學習與神經網路》

《人工智慧、大資料與複雜系統概論》

《你知道的人工智慧，你不知道的python》

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