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深度學習的120個商業機會,年薪百萬難嗎?

人工智慧正以前所未有的速度,滲透、改造著各行各業。而加速這場變革的力量之一,正是 深度學習 技術。麥肯錫研究釋出了深度學習將影響的12個領域,每個領域又分為10個方面。換言之,這就是深度學習的120個商業機會。

(自動化將在短期內接管的12個行業,顏色越深表示影響力越大)

 

再來看深度學習領域的整個行業趨勢。企業方面,我們所熟知的BAT、360、搜狗、滴滴等均在深度學習方面有佈局,同時國內也湧現出一批依賴深度學習的新企業,比如格靈深瞳(安防、自動駕駛)、曠世科技(人臉識別)、商湯科技(人臉識別)、地平線機器人(ADAS)等。可以預想,無論是谷歌的AI first,還是百度的All in AI,在各大公司的未來AI佈局裡,深度學習將會扮演越來越重要的角色。

 

薪酬方面,1月10日下午BOSS直聘釋出的《2017網際網路人才趨勢白皮書》顯示,2017年網際網路行業平均招聘薪酬達到1.06萬元,同比上升3.1%。在薪資漲幅方面,新興技術崗位排在前列,影象演演算法、推薦演演算法、深度學習等人工智慧相關崗位薪資增幅均在15%以上



人工智慧高潮漸顯,可是中國的人工智慧人才缺口已逾百萬。並且,AI人才泡沫化現象開始浮現。BOSS直聘公佈的資料顯示,近三成期望在人工智慧領域大展身手的求職者不能達到其僱主的要求,大多數求職者僅知曉基本的演演算法程式設計,缺乏實際的AI技能


那麼怎麼樣才能從粗通演演算法的零基礎小白迅速成長為Google, Facebook等矽谷企業認證的深度學習工程師呢?又怎麼樣獲得豐富的實戰經驗呢?



矽谷前沿科技教育平臺 Udacity 聯手無人車之父 Sebastian Thrun、GANs 之父 Ian Goodfellow 和谷歌 Deepmind 科學家 Andrew Trask 等頂級專家,推出「深度學習基石奈米學位專案」!畢業後你還將獲得 Google 技術認證證書,成為人工智慧、大資料時代最搶手的深度學習工程師


畢業時,你將做好準備,在人工智慧、無人駕駛等應用方向上大展拳腳,並且獲得 100% 加入 Udacity 「無人車工程師奈米學位」、「人工智慧工程師奈米學位」之一的錄取保證,從這些專案畢業後,你還將獲得 Udacity 的就業推薦服務,有機會內推加入IBM、賓士、英偉達、滴滴出行、寶馬、Uber 等領先科技企業


在未來的一年內,你可以獲得矽谷頂級講師的指導,還將10個挑戰超酷實戰專案


一流師資

理論+實戰


第一學期

先修知識

深度學習(第一學期)是入門級課程,零基礎就可以學習。

 

Python 語法與資料結構

 

在這個部分,你將瞭解 Python 的整數和字串資料型別,學會使用變數儲存資料,掌握使用內建的函式和方法。你將會學習條件陳述句,迴圈陳述句完成複雜的統計。同時你將學會使用集合資料型別,包括串列、集合和字典等多種資料結構。

 

 實戰專案:分析電話和簡訊記錄

 

Python 檔案與網路

 

你會使用 Python 標準庫和第三方庫中的模組,認識 Python 強大的庫。並學會讀取磁碟上的檔案中的資料,使用線上資源解決實際問題。最後你將練習編寫一個網路抓取程式來跟蹤維基百科文章之間的連結。

 

 實戰專案:探索美國共享單車資料

 

資料分析入門

 

學習使用 Python 瞭解資料分析流程的主要步驟,運用 Python 和 Pandas 處理多個資料集;並透過兩個資料分析實戰案例,學習使用 Python、Numpy 和 Pandas 進行資料清洗、探索、分析和視覺化;

 

 實戰專案:探索資料集

 

線性代數基礎

 

線性代數是深度神經網路的基礎。在這一部分中,你將從0基礎開始學習線性代數中的向量以及交點知識以及實現向量的基本操作。

 

 實戰專案:線性代數

 

模型的評估與驗證

 

模型的評價指標是深度學習建模過程中非常重要的一環。在這一部分中,你將學習如何衡量深度學習模型以及其他機器學習模型好壞。

 

 實戰專案:預測未來房價




第二學期

開啟專案的第二學期,需要你有 Python 基礎,能熟練運用 Numpy、Pandas。同時你還需要對代數、多變數微積分、線性代數有一定瞭解。

 

深度學習簡介

 

瞭解你將在這門課程中學到什麼,探索深度學習網路在不同領域的應用,你還將透過一系列簡短的課程,踏出你深度學習的第一步,學習使用深度學習相關工具,如 Anaconda 和 Jupyter notebooks。

 

神經網路

 

神經網路是深度學習的基石。在這部分課程中,你將學習神經網路的基本原理,併在實戰專案中用 Python 和 Numpy 從頭開始構建一個神經網路。你還將簡要瞭解 TensorFlow,以及如何用它來搭建深度神經網路。

 

 實戰專案:你的第一個神經網路

 

摺積神經網路

 

摺積神經網路是解決視覺問題的標準答案。在無人駕駛車,面部識別,醫學影像等領域,都有它的應用。在這部分課程中,你將瞭解摺積神經網路的基本原理,併在實戰專案中用它來解決圖片分類問題。

 

 實戰專案:狗狗品種識別

 

迴圈神經網路

 

用 Keras 和 TensorFlow 打造屬於你的迴圈神經網路(RNN)和長短期記憶神經網路(LSTM),並將其運用在文字情感分析、生成文字等前沿領域。挑戰“生成電視劇劇本”實戰專案。

 

 實戰專案:生成電視劇劇本

 

生成對抗網路

 

跟隨生成對抗網路之父 Ian Goodfellow,學習並掌握深度摺積生成對抗網路(DCGAN)模型,來模擬生成真實影象。

 

 實戰專案:生成人臉

 

深度強化學習

 

使用深度神經網路,來設計一個可以在模擬環境中進行決策的系統。把強化學習應用到電子游戲和機器人開發等複雜的領域中。

 

 實戰專案:訓練四軸飛行器學會飛行




在這個過程中,你可以享受 Udacity 導師指導、逐行程式碼審核、同步學習小組等學習服務。每週投入10個小時,最多1年後,你就可以成為 矽谷認證 的深度學習高手。


一個人的學習是孤單的,進入一門陌生的領域更是起步維艱。如果你對深度學習感興趣卻不知如何下手,可掃描下方二維碼入群,群內有【好學長】【好學姐】為你解答困惑。他們都是Udacity機器學習或深度學習課程的資深學員,要是你有關於深度學習的困惑,前途的迷惘,有關怎麼堅持一個人的學習之路的疑問,都可以向他們提問。下麵歡迎好學長代表Robin發言

歡迎新來的同學(撒花)我是深度學習課程的好學長Robin。大家對課程有什麼問題都可以@我,我會儘快回覆大家。希望以後可以和各位成為同學!

Robin

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