面试了多名深度学习工程师发现：90%是不合格的

因为它将越来越广泛。

深度学习是解决复杂任务的最优方法之一，比如我们常常见到的人脸识别、聊天机器人，还要目标检测、图像分类、图像分割等。现在，一些大型的科技公司都开始深入对深度学习的研发，高薪聘请人才也是屡见不鲜。

你想一下，机器人流程自动化可以实现客户服务，自动化软件可以使得用户随时随地的接触，并且还能帮助企业在少量员工下快速增长，何乐而不为呢。深度学习是商业技术的未来，也能改变多数企业的运营方式。

而深度学习中，有一个核心的技术，就是模型，大部分同学在从事相关工作的时候，很大精力都在模型设计和优化上。对于刚入门的同学，仅仅只会跑别人的模型，或者也仅仅只是盲目的简单修改参数，对于优化、剪枝、蒸馏不知如何进行。

深度学习很有前景，市面上的课程也很多，但是往往内容并不符合公司实际工作需求。那么，企业需要的深度学习技术有哪些？深度学习建模、部署、优化与工程实践如何开展？我想，你需要这门课程。

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本次课程采用技术点教学模式，两天50+技术点，让你对深度学习的技术模块有一定的了解。

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