中科院博士团队开讲，带你从0到1掌握「深度学习」精髓

深度学习的概念已经非常火，并广泛应用在计算机视觉、计算机图形学等人工智能方向中。深度学习极大推动了人工智能的发展，当前无论科研界还是企业界，都在发力深度学习的研究和应用；谷歌大脑、百度的IDL、腾讯的AI lab等都在布局人工智能，花重金招兵买马。

众多正在招聘深度学习岗位的公司（来自拉勾网）

深度学习，作为机器学习的一个特定分支，为什么在诸多应用领域中的表现，远超传统的机器学习方法？它的原理或本质到底是什么？深度学习的概念于2006年提出至今，大量的深度学习模型被改进和优化。但遗憾的是，至今没有一套严谨科学的课程体系适合本科生或者研究生入门，专注于 前沿科技的在线教育平台—深蓝学院 近期正式推出 《 深度学习：从理论到实践 》 在线直播课程。此次课程的讲师团队成员均为 中国科学院自动化所博士 （2017年，中科院自动化所成为中国内陆唯一一家在人工智能领域发表超500篇论文的单位， 被评为全国人工智能研究Top 1的机构 ）。

1. 深度学习基础 （4学时）

主要包括机器学习概论、贝叶斯决策理论、参数与非参数估计、回归与分类、梯度下降优化以及信息熵等。

2. 深度学习理论（8学时）

主要包括前馈神经网络（单层神经网络与多层神经网络）、卷积神经网络（基本概念、发展历程、网络特点、网络设置、网络训练以及相关应用）以及反馈神经网络（Hopfield网络、玻尔兹曼机、受限玻尔兹曼机等）等。

3. 深度网络常见模型与Keras实战（4学时）

主要包括Keras与Python简介、自动编码机及其变种、生成对抗网络以及残差网络等。同时会介绍相关网络的Keras实现。

4. 深度学习框架（4学时）

主要包括Caffe简介、源码介绍、使用技巧、添加自定义层以及案例应用等。

汪博士 ， 中国科学院自动化所博士，在模式识别与人工智能领域工作近10 年，以第一作者在相关领域顶级期刊（包括神经网络顶级期刊TNNLS）以及 会议上发表论文10多篇。曾获得中科院百优论文以及中科院院长特别奖。

宫博士 ， 中国科学院自动化所博士，模式识别与智能系统专业，在计算机视觉与人工智能领域具有近六年的研究经历。攻读博士学位期间主要研究方向是模式识别与图像处理，曾在模式识别领域内顶级国际期刊发表论文，参加某知名互联网公司举办的图像分割竞赛，获得第四名的成绩。目前即将就职于国内某知名外企，任算法工程师一职，主要负责计算机视觉与人工智能方面的算法研发工作。

此次课程限报300人，报满为止。课程 优惠活动正在进行 ，现在购课价格499元，仅有100个名额。名额满后，课程将恢复到原价699元。