深度学习伴随着大数据与云计算技术的崛起而快速发展起来，并在计算机视觉、语音等感知领域迅速取得成功。
相对于传统机器学习，深度学习的算法设计更加灵活，可以显著提升针对感知类问题的效果。随着算力及分布式工程能力的进一步提升，深度学习的参数规模越来越大。可以说，参数越多，模型对知识的理解就越深刻。而深度学习模型也从传统的针对单一任务，比如文本识别、物品识别、语音识别等，向多任务处理发生转移，我们称这种一个模型可以同时处理文本识别与理解、图片识别与理解，实现跨领域联动识别与理解的能力为多模态通用AI能力。随着深度学习技术的不断发展，越来越多的研究者开始关注AI技术在医疗健康、文娱、工业等领域中的应用和创新。而天池大赛提供了一个“云”上的练兵场，让所有对人工智能应用感兴趣的开发者都能很容易地触达业界的实际需求和场景。八年前，天池团队的几名创始成员带着“让全世界没有能力Access到大数据的人可以公平地Access到大数据” 的信念，走上了建设天池的道路。这8年间，天池举办了200多场来自真实业务场景的竞赛。从2014年的首场天池天猫推荐算法挑战赛到2015年的阿里巴巴集团算法黄金联赛，天池在阿里巴巴经济体内各条业务线成功地燃起了一把火，医疗、金融、工业、文娱业务都相继在天池开放数据并举办算法竞赛。与此同时，高校也弥漫着浓浓的天池竞赛风，很多学生通过参加天池竞赛拿到了阿里巴巴校招的Offer。阿里云天池团队在推出了国内第一本针对竞赛实操的图书之后重新出发，立足实际案例、剖析解决方案再次推出深度学习好书：《阿里云天池大赛赛题解析——深度学习篇》。甄选阿里云天池平台三大人工智能赛题，涉及医疗、文娱、工业！本书选取了三个分别来自于医疗、视频、工业行业非常有代表性的赛题。赛题一：瑞金医院MMC人工智能辅助构建知识图谱。本书通过对构建知识图谱任务进行切割和简化，详解实体识别和关系抽取的解决方案，并结合当前新技术对知识图谱构建任务进行更深入地讨论。
赛题二：阿里巴巴优酷视频增强和超分辨率挑战赛。为达到视频超分辨率重建的目的，本书介绍并对比了几种插值算法，并推荐其中的深度学习方法，且对优化后的新方法SRGAN进行详述。赛题三：布匹疵点智能识别。考虑到任务对精度的要求，书中先讲解了卷积神经网络与数据处理的实现，层层递进，分别讲解了目标区域检测的几种算法模型，最终提供了赛题最优算法和提升思路。天池团队始终认为实践出真知，每个赛题除了对技术背景、赛题解读、数据处理、算法模型、进阶思路等模块内容进行展开讲解，还提供全部的源码、数据集。为了让学习者更方便参与进来，天池还提供了免费的线上编码环境PAI DSW(Data Science Workshop)，你无须下载和安装任何编程环境，在任何平台（Mac\Windows\Linux等）都可以无缝参与使用。如果你想开始你的算法学习和竞赛之路，如果你想在竞赛中取得更好的成绩，如果你想知道普通选手和优秀选手的差距，如果你也想通过竞赛拿到更好的offer……那么无论你是小白还是大神，我都推荐你学习本书。作为小白，这是一本很适合的竞赛入门书，也是一本很好的算法学习实践图书；作为大神，你可以通过本书实战内容梳理自己的竞赛知识点和技能圈，查漏补缺，更上一层楼！ 本书姊妹篇在本文下方留言区推荐一篇近期所读论文以及简述推荐理由，如：
论文：Prototype-supervised Adversarial Network for Targeted Attack of Deep Hashing
地址：https://arxiv.org/abs/2105.07553
将由CV君选取5位小伙伴，赠送《阿里云天池大赛赛题解析——深度学习篇》一书。
活动截止时间：2021.10.9，17：00
