人工智能正以前所未有的速度，渗透、改造着各行各业。而加速这场变革的力量之一，正是 深度学习 技术。麦肯锡研究发布了深度学习将影响的12个领域，每个领域又分为10个方面。换言之，这就是深度学习的120个商业机会！
（自动化将在短期内接管的12个行业，颜色越深表示影响力越大）
再来看深度学习领域的整个行业趋势。企业方面，我们所熟知的BAT、360、搜狗、滴滴等均在深度学习方面有布局，同时国内也涌现出一批依赖深度学习的新企业，比如格灵深瞳(安防、自动驾驶)、旷世科技(人脸识别)、商汤科技(人脸识别)、地平线机器人(ADAS)等。
薪酬方面，1月10日下午BOSS直聘发布的《2017互联网人才趋势白皮书》显示，2017年互联网行业平均招聘薪酬达到1.06万元，同比上升3.1%
。在薪资涨幅方面，新兴技术岗位排在前列，图像算法、推荐算法、深度学习等人工智能相关岗位薪资增幅均在15%以上。
人工智能高潮渐显，可是怎么样才能从粗通算法的零基础小白迅速成长为Google, Facebook等硅谷企业认证的深度学习工程师呢？
硅谷前沿科技教育平台 Udacity 联手无人车之父 Sebastian Thrun、GANs 之父 Ian Goodfellow 和谷歌 Deepmind 科学家 Andrew Trask 等顶级专家，推出「深度学习基石纳米学位项目」！毕业后你还将获得 Google 技术认证证书，成为人工智能、大数据时代最抢手的深度学习工程师。
毕业时，你将做好准备，在人工智能、无人驾驶等应用方向上大展拳脚，并且获得 100% 加入Udacity 「无人车工程师纳米学位」、「人工智能工程师纳米学位」之一的录取保证，从这些项目毕业后，你还将获得 Udacity 的就业推荐服务，有机会内推加入
IBM、奔驰、英伟达、滴滴出行、宝马、Uber 等领先科技企业！
在学习课程时，你不仅可以获得硅谷顶级讲师的指导，还将挑战超酷实战项目！
【一流师资】
【课程内容】
深度学习（第一学期）是入门级课程，零基础就可以学习。
1 第一学期
在这个部分，你将了解 Python 的整数和字符串数据类型，学会使用变量存储数据，掌握使用内置的函数和方法。你将会学习条件语句，循环语句完成复杂的统计。同时你将学会使用集合数据类型，包括列表、集合和字典等多种数据结构。
你会使用 Python 标准库和第三方库中的模块，认识 Python 强大的库。并学会读取磁盘上的文件中的数据，使用在线资源解决实际问题。最后你将练习编写一个网络抓取程序来跟踪维基百科文章之间的链接。
学习使用 Python 了解数据分析流程的主要步骤，运用 Python 和 Pandas 处理多个数据集；并通过两个数据分析实战案例，学习使用 Python、Numpy 和 Pandas 进行数据清洗、探索、分析和可视化。
线性代数是深度神经网络的基础。在这一部分中，你将从0基础开始学习线性代数中的向量以及交点知识以及实现向量的基本操作。
模型的评价指标是深度学习建模过程中非常重要的一环。在这一部分中，你将学习如何衡量深度学习模型以及其他机器学习模型好坏。
开启项目的第二学期，需要你有 Python 基础，能熟练运用 Numpy、Pandas。同时你还需要对代数、多变量微积分、线性代数有一定了解。
了解你将在这门课程中学到什么，探索深度学习网络在不同领域的应用，你还将通过一系列简短的课程，踏出你深度学习的第一步，学习使用深度学习相关工具，如 Anaconda 和 Jupyter notebooks。
神经网络是深度学习的基石。在这部分课程中，你将学习神经网络的基本原理，并在实战项目中用 Python 和 Numpy 从头开始构建一个神经网络。你还将简要了解 TensorFlow，以及如何用它来搭建深度神经网络。
卷积神经网络是解决视觉问题的标准答案。在无人驾驶车，面部识别，医学影像等领域，都有它的应用。在这部分课程中，你将了解卷积神经网络的基本原理，并在实战项目中用它来解决图片分类问题。
用Keras 和 TensorFlow 打造属于你的循环神经网络（RNN）和长短期记忆神经网络（LSTM），并将其运用在文本情感分析、生成文本等前沿领域。挑战“生成电视剧剧本”实战项目。
跟随生成对抗网络之父 Ian Goodfellow，学习并掌握深度卷积生成对抗网络（DCGAN）模型，来模拟生成真实图像。
使用深度神经网络，来设计一个可以在模拟环境中进行决策的系统。把强化学习应用到电子游戏和机器人开发等复杂的领域中。
在这个过程中，你可以享受 Udacity 导师指导、逐行代码审核、同步学习小组等学习服务。每周投入10个小时，你就可以不足1年的时间，成为 硅谷认证 的深度学习高手。
本期深度学习课程报名时间：
1月18日至2月7日
中国区仅剩不足200席位
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时间有限
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