2018 怎樣讓自己更值錢？

2017年無疑是「人工智慧」話題火熱指數最高的一年，2018依舊高熱未減。從騰訊西雅圖AI實驗室，百度斥資超過200億投入人工智慧研發，再到

IBM推AI深度學習計劃

......

全球都在將目標瞄準中國這個世界上最大的單一同質化市場時，註定也成就了這場全球級別的 AI 人才爭奪大戰。

客觀來說，激烈的人才爭奪還源於 AI 專業人才的培養周期非常長，

除了選擇與國內最好的幾所大學CS專業對口招人的同時，BAT 還將人才培養計劃通通瞄準了來自矽谷的前沿技術學習平台優達學城（Udacity）

: 

■

2017年

初，

阿里

與 Udacity 舉辦第一屆天池技術大賽；

■

 8月，

騰訊

宣布將 Udacity 納米學位項目作為內部員工官方培訓內容；

■

 9月，

百度

聯合 Udacity 推出「無人駕駛入門」納米學位項目，旨在全球範圍內推廣技術與品牌、從而吸引 AI 人才

Udacity 由 

Google 無人車之父 Sebastion Thrun

 創立，與 Google、Facebook、亞馬遜等全球領先企業聯合打造了一系列前沿技術課程，旨在讓每個人都能用遠低於線下教育的成本矽谷最新最熱技術教育，最終成為由能力通過技術改變世界的搶手人才。

深度學習是近年來機器學習領域最令人矚目的方向

，學術界和工業界近年來運用深度學習技術逐漸在語音識別、圖像識別、自然語言處理等領域均獲得重大突破性進展。

參加此課程，你將跟隨

矽谷無人車之父 Sebastian Thrun

、

 「生成對抗網路」之父 Ian Goodfellow

、

谷歌 Deepmind 實驗室科學家 Andrew Trask

 等頂級專家以及優達學城深度學習團隊，從零開始，系統學習核心知識，

親手挑戰來自矽谷的前沿實戰項目並獲得專業審閱和反饋。

【一流師資】

從深度學習納米學位項目畢業後，你將

跳過重重申請，保送至無人駕駛工程師、機器人開發或人工智慧工程師三門高階納米學位項目中的一門

。項目由 Udacity 與

賓士、寶馬、滴滴出行、IBM、Amazon 等行業領先企業

聯合打造，你將能夠挑戰更多前沿、精深的深度學習實戰項目，成為行業認可的專家。

在未來的一年內，你不僅能獲得矽谷頂級講師的指導，還將

挑戰

10個超酷實戰項目。

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 語法與數據結構

 

在這個部分，你將了解 Python 的整數和字元串數據類型，學會使用變數存儲數據，掌握使用內置的函數和方法。你將會學習條件語句，循環語句完成複雜的統計。同時你將學會使用集合數據類型，包括列表、集合和字典等多種數據結構。

 

 

實戰項目：分析電話和簡訊記錄

 

Python 文件與網路

 

你會使用 Python 標準庫和第三方庫中的模塊，認識 Python 強大的庫。並學會讀取磁碟上的文件中的數據，使用在線資源解決實際問題。最後你將練習編寫一個網路抓取程序來跟蹤維基百科文章之間的鏈接。

 

 

實戰項目：探索美國共享單車數據

 

數據分析入門

 

學習使用 Python 了解數據分析流程的主要步驟，運用 Python 和 Pandas 處理多個數據集；並通過兩個數據分析實戰案例，學習使用 Python、Numpy 和 Pandas 進行數據清洗、探索、分析和可視化；

 

 

實戰項目：探索數據集

 

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。

 

 

實戰項目：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。

 

 

實戰項目：預測未來房價

第二學期

開啟項目的第二學期，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、線性代數有一定了解。

 

深度學習簡介

 

了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，你還將通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，並在實戰項目中用 Python 和 Numpy 從頭開始構建一個神經網路。你還將簡要了解 TensorFlow，以及如何用它來搭建深度神經網路。

 

 

實戰項目：你的第一個神經網路

 

卷積神經網路

 

卷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，你將了解卷積神經網路的基本原理，並在實戰項目中用它來解決圖片分類問題。

 

 實戰項目：狗狗品種識別

 

循環神經網路

 

用 Keras 和 TensorFlow 打造屬於你的循環神經網路（RNN）和長短期記憶神經網路（LSTM），並將其運用在文本情感分析、生成文本等前沿領域。挑戰「生成電視劇劇本」實戰項目。

 

 實戰項目：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，學習並掌握深度卷積生成對抗網路（DCGAN）模型，來模擬生成真實圖像。

 

 

實戰項目：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遊戲和機器人開發等複雜的領域中。

 

 實戰項目：訓練四軸飛行器學會飛行

如果你想加入「AI+China」的浪潮卻不知道如何下手，想在導師和夥伴的監督下一同學習進步，不妨快快搭上Udacity的順風車。

【深度學習】納米學位現已開放報名，只需點擊

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