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深度学习席卷互联网,你还没有跟进么?

caoz的梦呓 • 1 周前 • 12 次点击  

2016年,AlphaGo战胜围棋世界冠军李世石,震惊了世界。人们深刻体会到了AI技术的突破带来的震撼,而深度学习的热潮也愈演愈烈。


经过几年的发展,深度学习已经成为人工智能领域最热门的技术。谷歌、亚马逊、百度、Facebook 纷纷开源了自己的深度学习框架。而支撑AlphaGo的核心技术架构,TensorFlow,以其一鸣惊人的绝对表现,凭借其强劲的运算性能、高效的超大集群并行能力、生产环境部署的稳定性,自然也成为最流行的深度学习框架。但TensorFlow的强大远远不止如此,在业界众多公司的追捧和应用中,其语言接口越加丰富,对模型设计的灵活性也足以让它拓展到更多领域。


我们已知的事实是,Google Deepmind仅仅让这个架构学习了新的规则,在很短的时间内,甚至只是几个小时的零基础自我学习训练环境中,在日本将棋,国际象棋领域均以压倒性优势战胜了之前相关领域已经研发多年,优化多年的最强大的电脑系统(当然人类自然更不在话下),并已进入非对称信息博弈的领域,比如电竞。而我们更清楚的是,Google花这么大的代价做出的这套架构,绝不只是为了下棋和玩游戏,它只是用最直白最容易理解的方式证明了一下,传统技术方案的所谓智能系统,在这套新架构下,彻底不堪一击。


掌握 TensorFlow 是从事人工智能相关工作必不可少的一环。


目前,阿里、腾讯、京东、小米、网易、滴滴等国内知名互联网企业和 Airbnb、Uber、Dropbox 等硅谷明星公司,都在生产环境大规模地使用 TensorFlow。在力推TensorFlow的谷歌内部,更有超过80%的软件项目采用了TensorFlow,而且Google还设计和发布了专门基于TensorFlow架构的张量芯片,开拓了智能AI芯片的新领域,相信不久之后,各大云主机平台也会普及这种芯片为核心的硬件架构支持,到时候,中小企业也会方便的进入这一领域。


如上,大势所在,越来越多的程序员都选择通过 TensorFlow 开始自己的深度学习之路,并逐步成为专业的深度学习 / 机器学习工程师。


如果你所在的企业有大量数据,或想学习人工智能最先进的技术,TensorFlow 一定可以让你如虎添翼


而TensorFlow 的初学者经常会遇到以下问题:


1、网上各种教程参差不齐,且各自基于不同的 TensorFlow 版本,完全照着做,难免会遇到各种奇怪的问题,有时候折腾半天都解决不了,越看越焦虑,还浪费时间。


2、TensorFlow 使用了大量的抽象概念来描述算法模型及其计算过程,譬如张量、操作、占位符、数据流图、会话等。初学者往往难以理解,如果没有详细的指导和点拨,学习起来困难重重


3、由于初学者对 TensorFlow 的模块和架构设计缺乏整体认知,就无法根据自身需求快速学习和应用,容易胡子眉毛一把抓,皱着眉头钻研半天也抓不住重点。


是否有资源可以让你快速学习,并且入门呢?


推荐极客时间的一门内容完整、又不会过度复杂的课程:《TensorFlow 快速入门与实战》


讲师彭靖田,是谷歌机器学习开发专家,曾为 TensorFlow 社区全球前 40 的贡献者,也是国内第一本深度剖析 Google AI 框架的畅销书《深入理解TensorFlow》的作者。


另外,他还参与主导了华为2012实验室深度学习平台和华为深度学习云服务的设计与研发工作。


相比网上的快餐内容,这个教程不仅良心,讲的内容也不是随便抄抄改改的,而是作者在实战中的经验和总结。有些知识点(比如 SVM 的原理公式),你花了好几个小时在网上学习也未必真能看明白,课程里就讲得十分通透,让你少走很多弯路。



如果你是一个 TensorFlow 初学者,这门课确实非常适合你。


总结一下有几个原因


1. 课程从张量(Tensor)、变量(Variable)、操作(Operation)、会话(Session)、优化器(Optimizer) TensorFlow 基本概念讲起,帮你打牢基础,再进行下一步学习。

2. 实战应用由浅入深:包含了房价预测、手写体数字识别、验证码识别、人脸识别四大典型应用场景,难度和涉及知识点的复杂程度都是循序渐进的通过合适的学习梯度帮助初学者逐步建立自信

3. 基本概念梳理得很清晰,让你搞清楚深度学习的框架和概念。



4. 教程、课件和代码应有尽有,不仅可以辅助理解,还能综合填补知识空白点,从而找到自己的学习路径。     



学完课程后,你将获得

  • 快速掌握 TensorFlow 核心概念和架构;

  • 熟练进行模型结构设计、训练及测试;

  • 参数调优及损失函数设计的基本方法;

  • 四个典型的 TensorFlow 应用场景实战。


无论你是立志投身人工智能行业的工程师,还是想利用深度学习为自身业务赋能的行业专家,这门课都将是一个绝佳的选择。


*友情提醒,需要一定研发经验和基础,并不适合对研发零基础的童鞋。


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