想象一下，你是一個(gè)即將離開(kāi)大學(xué)校園，有志創(chuàng)業(yè)的學(xué)生。

或許是一個(gè)事業(yè)小有所成，想要跟上AI這波浪潮的創(chuàng)業(yè)者。

或許你只是一個(gè)躊躇滿志，雖然不是相關(guān)專業(yè)，卻想要為這個(gè)領(lǐng)域做出自己的貢獻(xiàn)的年輕學(xué)者。

或許你的腦海中已經(jīng)有一個(gè)清晰的畫(huà)面，知道AI能為自己的事業(yè)起到什么幫助，或許你只是想享受探索這門(mén)學(xué)科的過(guò)程，但萬(wàn)事開(kāi)頭難，在最初的時(shí)刻你很有可能你會(huì)被一個(gè)問(wèn)題所困擾：我該從何開(kāi)始？

AI并不是一門(mén)簡(jiǎn)單的學(xué)科，AI算法的開(kāi)發(fā)和調(diào)試并沒(méi)有一個(gè)統(tǒng)一的、集成了大量API方便調(diào)用的平臺(tái)和語(yǔ)言，目前的人工智能開(kāi)發(fā)平臺(tái)仍然處于一種半蠻荒的狀態(tài)。許多功能需要自己親自去搭建和實(shí)現(xiàn)。

不過(guò)幸運(yùn)的是，這個(gè)領(lǐng)域受到了足夠多的重視，因此許多巨頭都針對(duì)它開(kāi)發(fā)了自己的平臺(tái)，這其中就包括谷歌的Tensorflow。谷歌DeepMind在AI領(lǐng)域的造詣已經(jīng)人盡皆知，其推出的這款開(kāi)發(fā)語(yǔ)言平臺(tái)也不禁引人遐想，那么，Tensorflow到底適合如何拿來(lái)做開(kāi)發(fā)？能不能為你的研究或者產(chǎn)品帶來(lái)更好的機(jī)會(huì)？

我們可以在網(wǎng)上查到的是，Tensorflow的開(kāi)發(fā)者社區(qū)相當(dāng)活躍，曾經(jīng)面臨的技術(shù)障礙基本掃清，有一些高質(zhì)量的元框架、版本進(jìn)度管理完善，有著出色的測(cè)試結(jié)果。同時(shí)也有一些缺點(diǎn)，如在循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)現(xiàn)方面還存在不足、文檔尚不完善、對(duì)GPU性能的壓榨過(guò)于嚴(yán)重等。但這些對(duì)真正的算法開(kāi)發(fā)來(lái)說(shuō)到底意味著什么？Tensorflow的性能實(shí)際上相當(dāng)強(qiáng)大，但上手也較難，應(yīng)該如何開(kāi)始學(xué)習(xí)才能玩轉(zhuǎn)它？

本期公開(kāi)課我們邀請(qǐng)到了科技公司Nielsen的機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)室的負(fù)責(zé)人李加波博士，他帶領(lǐng)的團(tuán)隊(duì)利用基于Tensorflow自己改進(jìn)的算法成功運(yùn)用在了公司的精準(zhǔn)廣告推送業(yè)務(wù)中。在產(chǎn)業(yè)界的十多年中，李博士始終堅(jiān)持學(xué)術(shù)研究與產(chǎn)業(yè)應(yīng)用相結(jié)合，長(zhǎng)期保持與學(xué)術(shù)界的緊密合作，并將學(xué)術(shù)成果引入到軟件創(chuàng)新中。

李博士對(duì)各種復(fù)雜科學(xué)計(jì)算算法問(wèn)題有極致的追求，并發(fā)明了一系列不同學(xué)科的優(yōu)秀算法。對(duì)Tensorflow的選擇和基于其進(jìn)行的優(yōu)化也是這種追求的體現(xiàn)。這次就讓他同我們講講，如何選擇最適合自己的平臺(tái)，以及當(dāng)這些平臺(tái)無(wú)法滿足自己的需要的時(shí)候，該從哪個(gè)角度入手去改進(jìn)它？由于李博士人在美國(guó)，我們此次將把時(shí)間調(diào)整到上午10點(diǎn)，周四上午，我們不見(jiàn)不散~

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