人工智能會在未來消滅很多工作，同時也會創(chuàng)造很多工作。它同機械、同計算機一樣，是對人類能力的一次擴展，任何人都應(yīng)該可以像應(yīng)用機械一樣應(yīng)用人工智能，絕不應(yīng)該是大公司的專利。

而深度學(xué)習(xí)可以說是目前各項人工智能技術(shù)的核心。因擔(dān)心工作會被人工智能取代，越來越多的人想要入門深度學(xué)習(xí)。

然而如Ian Goodfellow所說，市面上很多教程都是大量的算法羅列，并不專注于如何利用這些算法來解決眼前的問題。這些教程很容易讓人們誤認為成為機器學(xué)習(xí)的專家就是知道所有算法。

事實上深度學(xué)習(xí)仍在迅速發(fā)展，今天的技術(shù)在明天就有可能被淘汰。并且每天都有大量新網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)被提出，無法學(xué)完所有技術(shù)的我們需要找出各類網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的共性，嘗試歸類的理解其背后的設(shè)計理念。

本期雷鋒網(wǎng)硬創(chuàng)公開課邀請到《超智能體》一書作者于建國，分享的內(nèi)容就是理解為何“深層”比“淺層”網(wǎng)絡(luò)要好，深度學(xué)習(xí)適用于什么任務(wù)，并嘗試找出前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、殘差網(wǎng)絡(luò)、預(yù)訓(xùn)練、多任務(wù)學(xué)習(xí)、端到端學(xué)習(xí)、自動編碼器、遷移學(xué)習(xí)、distillation、dropout、regularization、batch-normalization等技術(shù)背后的共享，讓大家感受該如何設(shè)計符合自己任務(wù)的深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。以一種不一樣的思路切入深度學(xué)習(xí)。

內(nèi)容介紹

本期公開課包含但不限于以下內(nèi)容：

• 理解什么是學(xué)習(xí)

• 深度學(xué)習(xí)為何高效

• 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計理念

• 入門所需材料

嘉賓介紹

于建國，會津大學(xué)人界實驗室碩士生，碩士做的是利用深度學(xué)習(xí)將口型數(shù)據(jù)融于語音識別模型的訓(xùn)練中，而識別時無需口型數(shù)據(jù)，從而提高識別率的研究。也因為喜歡上了研究而繼續(xù)了博士課程。希望將自己這幾年的思考和自學(xué)經(jīng)驗分享給大家?？稍谥跎纤阉鱕Jango找到分享的內(nèi)容，或者在gitbook上查看其終身連載的關(guān)于如何機器學(xué)習(xí)，如何人腦學(xué)習(xí)的《超智能體》一書。

活動詳情

主題：深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計理念

嘉賓：于建國

時間：4月29日（周六） 晚20:00       

形式：雷鋒網(wǎng) APP 視頻直播

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