今日頭條張宏江：AI存在大量人才缺口

最近吳恩達的deeplearning.ai和coursera刷屏刷的厲害，周邊的同學(xué)同事紛紛開始學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)，你有沒有心動呢？如果沒有，再看看這個：

深度學(xué)習(xí)工程師起薪30萬，據(jù)估計市場存在500萬人才缺口。在全球最大招聘職位搜索引擎 Indeed上，深度學(xué)習(xí)工程師職位與PHP崗位數(shù)量相當(dāng)，被各大公司爭先聘用。

在前幾天全球AI挑戰(zhàn)賽啟動的對話現(xiàn)場，今日頭條技術(shù)戰(zhàn)略研究院院長張宏江這樣說：

在一個新浪潮到來的時候，產(chǎn)業(yè)界會發(fā)現(xiàn)人才不夠，不光是AI，以前別的技術(shù)革命到來時都會有這個問題。人才缺乏不是絕對的實際上是相對缺乏。目前所有企業(yè)都需要這樣的人才，不只創(chuàng)業(yè)公司，而是現(xiàn)有各個產(chǎn)業(yè)都需要用AI改善生產(chǎn)效率，用AI做機器人取代裝備線上工人；用AI做大數(shù)據(jù)分析，防止欺詐。

當(dāng)業(yè)界認識到一種新技術(shù)能夠使產(chǎn)業(yè)往上升級的時候，自然看到人才普遍缺乏。這不管怎么準備都會出現(xiàn)，因為革命來的速度太快。不光中國缺，美國更缺。所謂百萬年薪AI人才泡沫，這件事應(yīng)該高興，并不是一件壞事。

當(dāng)然有些人對自己能力有不切實的認知，這樣的人到哪都不會做好，公司也不會給他100萬，真實能力很容易判斷出來。要是真正能夠為一個公司帶來足夠價值，公司一定愿意出相匹配的薪資，100萬不夠，也許更多。今日頭條人工智能實驗室今年一月份成立，現(xiàn)在50人，希望年底擴到200人。

百萬年薪怎么拿？

大好周末，不如學(xué)習(xí)！

深度學(xué)習(xí)是2006年開始的第三次人工智能浪潮的核心技術(shù)，而Google開發(fā)的TensorFlow在GitHub上為同類關(guān)注數(shù)和拷貝數(shù)第一，是深度學(xué)習(xí)最流行的框架。

TensorFlow實戰(zhàn)案例課程

讓你的周末更有深度！

本課程由fastai中文社區(qū)開設(shè)，獨具特色地將學(xué)生帶到實際案例中，在親身體驗寫代碼做項目的過程中學(xué)習(xí)開發(fā)經(jīng)驗。兩天的課程中，與項目經(jīng)驗豐富的大咖交流，在導(dǎo)師精心的有針對性的指導(dǎo)下，即使零基礎(chǔ)學(xué)員也能調(diào)出自己的模型，享受實戰(zhàn)樂趣，為日后進一步向深度學(xué)習(xí)工程師發(fā)展打下堅實基礎(chǔ)。

如果你是沒接觸過深度學(xué)習(xí)的小白，兩天的學(xué)習(xí)我們讓你得到質(zhì)的飛躍，和大牛談?wù)?a href='/map/shenduxuexi/' style='color:#000;font-size:inherit;'>深度學(xué)習(xí)毫不畏懼。

如果你是有著理論基礎(chǔ)的學(xué)生，我們帶你從實操方面領(lǐng)略深度學(xué)習(xí)，逐步成為適應(yīng)企業(yè)需求的深度學(xué)習(xí)人才。

如果你是想要轉(zhuǎn)型的程序員，我們幫你跨過行業(yè)的鴻溝，掌握編寫深度學(xué)習(xí)代碼的方法，向著深度學(xué)習(xí)工程師進發(fā)。

沒有基礎(chǔ)能不能學(xué)？

Fastai的口號是讓深度學(xué)習(xí)民主化，希望普通人都能夠應(yīng)用深度學(xué)習(xí)。我們的課程對零基礎(chǔ)非常友好，直接進入環(huán)境是短期內(nèi)迅速提升最有效的辦法。

不用先學(xué)理論再進行實戰(zhàn)嗎？

我們學(xué)開車，最好的辦法是上手練習(xí)，開多了就熟悉了，而不是先學(xué)習(xí)車的結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)也是一樣，重在實戰(zhàn)和應(yīng)用。必須的理論，像是開車的規(guī)則，我們會在實戰(zhàn)中講解。

兩天的時間能學(xué)的會嗎？

我們往期的兩天課程很多同學(xué)成功調(diào)出自己的模型，相信自己！

線上的課程和教材也很多，為什么要報這個課？

現(xiàn)存的教材偏重理論，新手難以消化。在實戰(zhàn)中會有各種個性化的問題，線下的課程有接受老師面對面交流指導(dǎo)的機會。自己學(xué)習(xí)是很枯燥，難以堅持的，這里能和一幫志同道合的朋友有更深的接觸，一起學(xué)習(xí)。

授課團隊

Chris：深度學(xué)習(xí)工程師，電氣工程師，具有超凡的想象力，是一位貨真價實的夢想家和企業(yè)家。曾參與開發(fā)IOT農(nóng)業(yè)機械和MLAQI預(yù)測算法項目，目前正在開發(fā)“個人生活助手”智能系統(tǒng)。

王奇文：深度學(xué)習(xí)工程師，前端工程師，2011年進入百度，從事推薦算法、數(shù)據(jù)挖掘、分布式計算，2014年加入阿里，從事用戶模型，常駐點挖掘，曾制作聊天機器人。寫代碼做項目經(jīng)驗豐富，Hadoop；Hive；C++；TensorFlow+Theano；Shell+Python+Awk；Go；PHP；SQL等。

石任梁：直覺科技聯(lián)合創(chuàng)始人，機器學(xué)習(xí)工程師，目前投身無人駕駛創(chuàng)業(yè)，對當(dāng)前無人駕駛技術(shù)開發(fā)有相當(dāng)豐富的實戰(zhàn)經(jīng)驗。

趙伊丹：深度學(xué)習(xí)工程師，前端工程師，參與了校園VC深度學(xué)習(xí)與無人駕駛項目，目前主要的工作是推動深度學(xué)習(xí)中文社區(qū)的建設(shè)與運營。

時間 & 地點

開課時間：8月26日-27日

上課地點：海淀區(qū)中關(guān)村南四街四號，中科院軟件園區(qū)2號樓514

整個課程為期 2天。

背景要求

只要你有不畏挑戰(zhàn)的信心和踏實鉆研的勤奮，即使零基礎(chǔ)，我們也能帶你領(lǐng)略TensorFlow的風(fēng)采，向著深度學(xué)習(xí)工程師進發(fā)！

課程安排

2017年8月26日 星期六

第1課：Introduction of TensorFlow

介紹TensorFlow的歷史，優(yōu)勢以及所涉及到的基礎(chǔ)原理。包括tensor、data flow gragh、node、fetch、computation、dependency、operation、session等。搭建TensorFlow環(huán)境，嘗試我的第一段TensorFlow代碼，分塊解析TensorFlow的運作及使用方法，可視化感受TensorFlow代碼，應(yīng)用tensorboard和playground等工具。

第2課:Linear and Logistic Regression

TensorFlow實戰(zhàn)第一課，帶你跑kaggle共享單車代碼，奔跑中學(xué)習(xí)TensorFlow模型與代碼！應(yīng)用線性回歸、邏輯回歸模型。 

第3課：Autoencoder

應(yīng)用自動編碼器感受特征工程化的樂趣，活學(xué)巧用自動編碼器帶來的更高效的編程體驗。

第4課：Loan Classification

如何選擇貸款，怎么能夠躲過騙子的魔爪，loan classification來幫你！本課教你應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別貸款質(zhì)量，找到好的貸款。

第5課：Stop Light Classification

紅燈停綠燈行，車輛可以自己判斷，從此可以閉著眼開車！本課教你應(yīng)用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別交通信號燈，訓(xùn)練車輛自動識別，達到無人駕駛。

2017年8月27日 星期日

第6課：Art Transfer

我們都是梵高、畢加索，親手做出大師風(fēng)格的圖片！本課教你應(yīng)用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遷移學(xué)習(xí)的方法，將任意圖片和視頻轉(zhuǎn)換成藝術(shù)家風(fēng)格的作品。

第7課：AQI

外面空氣好不好，不用上網(wǎng)，不用開電視，AQI讓你足不出戶了解空氣質(zhì)量！本課教你應(yīng)用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測空氣污染指數(shù)。

第8課：Word2Vec 

自然語言處理領(lǐng)域當(dāng)紅的模型之一，把自然語言數(shù)字化是word2vec等模型的首要目標(biāo)，其中的小trick超多哦。

第9課：Atari Game 

我們用深度強化學(xué)習(xí)（Q-Learning）來實現(xiàn)Atari Game經(jīng)典游戲，讓我們一起揭開AI玩游戲的神秘面紗。

第10課：Deep Tesla

特斯拉的自動駕駛，普通人也可以體會。本課教你應(yīng)用端到端訓(xùn)練方式訓(xùn)練無人駕駛汽車起動模型。

報名方式

方式一：掃描下方二維碼直接報名

方式二：如果有任何疑問，請?zhí)砑油趵蠋烸Q：2881989718  ，備注“TensorFlow”