开课词｜为什么97%的人都该学习人工智能？

人工智能的概念从提出至今已经60多年了，近两年更是得到了持续的关注，主要归功于大规模的数据和计算能力的质的提升。目前，BAT等各大厂都争先恐后地进行AI布局，也随之打响了一场激烈的人才争夺战。可以说，成为AI人才，是未来拥有主动权的必经之路。但是，机器学习和深度学习的高大上又似乎拒人千里之外。

如何踏入AI领域？跟上时代的步伐？是每一个AI工程师最先需要思考的问题。现在学习AI，大部分同学会面对这些情景：鱼龙混杂的大量学习资料，不得要领的学习方法，无法检验的学习成果，孤独焦虑的学习过程。而《3个月成为AI实战工程师》这门课，专治这些疑难杂症。

StuQ在跟100+位同学进行沟通之后，发现大家对AI学习特别容易陷入这些误区：

• 必须先把数学基础补齐，从研究概率、微积分等入手，让自己陷入数学学习的泥沼中，投入的时间越多对对AI惧怕心理就越强，导致放弃；

• 试图穷尽所有的概念和知识，比如机器学习里面其实包罗很多内容，一直纠结在学习了多少个知识点，逐渐产生疲惫感，且越学越混乱；

• 一心求快，信奉唯快不破，现实却是欲速则不达。

StuQ和多位 AI专家深度沟通后，寻得AI学习的“正确”打开方式：

• 从具体场景出发，自下而上学习；

• 知识体系化，重知识结构与内在逻辑；

• 夯实基础，慢一点比较快。

本课程选择的场景是高性能实时处理，带领学员从0到1构建一个海量数据实时分析系统。高性能实时处理在许多领域都得到了广泛应用，比如实时流量处理、日志处理、交通数据处理等等，而这些领域又有很多的图像处理和模式识别需求，通过将深度学习与高性能实时处理系统结合来解决现实问题，将深度学习真正应用在工程实践中。从具体的应用场景出发，少去了自己去摸索的漫长过程，搭上从深度学习到工程实践的直通车。

「 Talk is cheap, show me the code」确实一语中的，你会说再多的概念，都不如做过一个实战项目来的实在。

你看过一千片树叶，还是不知大一棵树到底长什么样子。高效的学习也是这样，知识不是你的，知道才是你的，与其零碎地学习这些知识，不如通过一个成体系的课程让这些知识了然于胸，将知识体系化，理清内在的框架和逻辑才能更好地形成对知识的理解和掌握，有了这棵树，再去生长出更多的树叶，让它一步步枝繁叶茂。本课程从机器学习入手，重点介绍深度学习，并为实际开发补充高性能编程，落脚点均为工程实践。

工欲善其事，必先利其器，好高骛远不可取，在基础中兜兜转转不可取，这门课程会帮你打好扎实的基础，课程设计共5部分，基础篇、神经网络篇、深度学习篇、C+ + 编程篇和实战篇，每一部分里涉及到的数学和编程都会详细讲解，每一部分都设计了足够的时长，整个课程共60课时。

学习的时候，最怕的就是“别人家的孩子”。而你有没有想过，你的从入门到放弃，也许并不是意志力太差，而是还没有掌握如何有效学习。

没有反馈的学习和没有检测的学习是学习的拦路虎，你只是完成了学习的动作，并不知道学习的效果。本课程是直播大课，每次课程搜都会布置作业，检测你的学习效果，并且会得到老师的点评反馈，让你及时知道自己的学习进度和状态，每次课程都会有答疑，你不理解、想要进一步了解的内容都可以立即提问，不把问题保留到自己都忘记了，或者多到你从入门到放弃。

本课程每期都是一个班级，有班主任和助教和你一起学习，还会组织学习小组，与组内同学一起完成任务、交流讨论、互相激励。技能升级的同时也结识更多的好基友。

本课程邀请到了Autodesk 软件研发工程师卢誉声老师和计算机科学博士金柳颀老师，卢老师会倾囊传授他丰富的实战经验，金老师可以为你通俗透彻地解答数学、算法等知识点，两位老师密切配合，带领学员打基础，做实战，实现AI技能进阶！

卢誉声，Autodesk 软件研发工程师，从事平台架构方面的研发工作。在此之前，他曾在思科系统（中国）研发中心云产品研发部工作，并参与了大规模分布式系统的服务器后端以及SDK的设计与研发工作，在分布式系统设计与实现、性能调优、高可用性和自动化等方面积累了丰富的敏捷实践与开发经验。他主要从事C/C+ +开发工作，致力于高性能计算平台架构的研究与开发。此外，对JavaScript、Lua以及移动开发平台等也有一定研究。著有《分布式实时处理系统：原理、架构和实现》，并译有《Storm实时数据处理》、《高级C/C+ +编译技术》、《JavaScript编程精解（原书第2版）》。

金柳颀，计算机科学博士，现为老人福祉科技实验室主要项目负责人，主要从事科研工作，研究方向为健康计算与软件体系结构，同时具有较为丰富的工程经验，能较熟练应用C+ +、Java、Python、JavaScript等多门语言。在Web开发和分布式系统方面均有所涉猎，开发项目涉及信息管理系统、数据处理、医学图像增强与存储、智能设备健康数据收集与分析等领域，获多项软件著作权。在机器学习和深度学习方向有较多经验，主要利用深度学习完成图像模式识别与压缩，对Caffe等常用深度学习框架较为熟悉，有裁剪和优化经验。现为大数据实时处理Hurricane分布式框架的贡献者之一。

这门课程的学习者有很清晰的画像，如果你是：

• 相信AI的力量，紧跟时代发展的脚步，有先人一步的敏锐；

• 对机器学习、深度学习有浓厚兴趣；

• 有强烈意愿称为AI工程师；

• 有一定的编程基础（Python、C+ +、Java均可）；

• 有一定的数学基础（至少有高中数学基础）；

• 有一定的软件开发经验。

那么，这门课程就是专门为你量身定制的！

本课程在开课前有三次免费公开课学习机会，了解课程详情及公开课信息请添加海报中二维码，咨询小助手~

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