60年来，人工智能经历了从爆发到寒冬再到野蛮生长的历程，伴随着人机交互、机器学习、模式识别等人工智能技术的提升，机器人与人工智能成了这一技术时代的新趋势。
本次AIU人工智能学院邀请到了唐宇迪、余文华两位嘉宾，围绕「人工智能、机器学习、深度学习」主题，就“人工智能的两大基石——机器学习与深度学习”与“机器学习与传统统计学的关系简析”进行经验分享。对此感兴趣的小伙伴，欢迎加入交流与探讨。
● 2016.12.14（周三）晚19:30-21:30
主题：人工智能的两大基石——机器学习与深度学习
● 2016.12.16（周五）晚19:30-21:30
主题：机器学习与传统统计学的关系简析
● 主题1：人工智能的两大基石——机器学习与深度学习
简介：从无人驾驶汽车技术到AlphaGo战胜人类，人工智能技术在生活中扮演着越来越重要的角色，也即将改变这个世界。本节分享将带领大家一步步揭开人工智能神秘的面纱，探索其背后的核心技术！
人工智能的闪亮登场伴随着太多神秘的色彩，华丽的外表下究竟是怎样的黑科技在支撑着人工智能的发展 。
● 提纲：
1.什么是人工智能？
2.深度学习闪亮登场
3.深度学习应用场景
4.神经网络模型
5.RNN与CNN网络
6.深度学习框架Caffe
7.人工智能学习之路
● 主题2：机器学习与传统统计学的关系简析
简介：机器学习作为统计学\数学知识、计算机知识和业务知识三者的结合，在大数据分析实践中越来越得到重视和应用。如何理解传统统计学与机器学习、数据挖掘之间的关系，如何应用机器学习算法选择合适的模型场景，以及如何运用R语言实现机器学习算法，将是本次分享的主要内容。通过本次分享，希望能对理解传统统计学与现代机器学习的关联有所帮助，并对R语言有一定的认知和了解。
● 提纲：
1. 传统统计学简单介绍
2. 现代数据挖掘、机器学习与传统统计学的关系
3. 机器学习基本概念和算法分类知识框架
4. R语言与Python比较
● 唐宇迪，深度学习领域多年一线实践研究专家。
主要研究深度学习领域，计算机视觉，图像识别。精通机器学习，热爱各种开源技术尤其人工智能方向。在图像识别领域有着丰富经验，实现过包括人脸识别，物体识别，关键点检测等多种应用的最新算法。乐于钻研，解开每一个问题，把复杂的问题简单表达呈现，能帮助更多的同学入门深度学习这个领域是我最大的心愿。
● 余文华，数据挖掘、数据可视化、机器学习等领域专家。
一直从事于数据挖掘技术及其应用研究，擅长数据挖掘、数据可视化、机器学习等人工智能技术，发表医学领域数据挖掘相关论文数十篇，英文SCI论文3篇（含第一作者论文1篇）。多家医学信息公司数据分析顾问。现就职于政府部门，从事数据挖掘相关工作。
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张老师
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