學完李飛飛斯坦福CS231n，我離演算法工程師還有多遠？

知識 04-05

寫了 Python，補了微積分，學了概率統計，刷了李飛飛主講的斯坦福 CS231n，滿心歡喜地投身 AI 浪潮，準備開始大幹一票，做那個別人口中「一畢業就年薪 30W+ 的」演算法工程師。

結果，發現連鍋爐師傅和挖掘司機都鬧著要轉行做AI。這時你眉頭一皺，發現事情並不簡單，問自己：我一個普普通通的小白，轉行進入AI行業有多難？我到底離演算法工程師還有多遠？

3月28日起，雷鋒字幕組聯合AI慕課學院推出3期以「斯坦福深度視覺識別課CS231n」為主題的Live實戰分享課。（原創代碼+論文解讀+場景應用+實用套路）

活動邀請到來自CHISON醫學影像、BIGO LIVE、某金融科技的3位資深演算法工程師，分享他們的視覺識別實戰經驗。

第三期《用親身經驗告訴你我如何跨界進入AI行業做視覺晶元》將於4月10日（周二）20:30開場！

／實戰分享課／

分享人

我是陳閩川，復旦大學微電子碩士，前華為和西門子員工，目前跨界到人工智慧領域從事語音識別方面的研究。

回顧我的轉行經歷，實在是一段辛酸的經歷。從2年前AlphaGo戰勝李世石開始對深度學習產生興趣，於是泡知乎逛水木查找訊息資料，上淘寶亞馬遜買書擼代碼，尋Cousera探Udacity開啟AI之路，折騰過AWS也自己搭過深度學習伺服器，嘗試過Tensorflow、Caffe 、Mxnet等框架。在仿徨迷失中慢慢走進機器學習深度學習這片廣袤森林，沿著別人崎嶇的軌跡探尋著自己的路。

總結自己的學習經歷感覺走過很多彎路，但也總結出了一些所謂的「捷徑」。不過因為本人興趣廣泛熱愛跨界，平日喜歡繪畫吉他演講閱讀和足球，所以經常進行不同問題的遷移學習。我從圖像開始入門深度學習，CS231n是必由之路，在打怪升級中不斷積累自己的經驗和直覺。

分享提要

本次Live，我將結合自己的切身體會告訴你轉行及入門深度學習的一些領悟。幫助想跨界入門深度學習的小白節省時間，並且掌握好的學習方法繼續進階。同時結合我過去的專業背景和大家聊聊人工智慧大潮中AI晶元的機遇與挑戰。

分享時間

4月10日（周二）20:30 - 21:30

參與方式

掃描下方海報二維碼

可免費入場

第一期《我來手把手教你用TensorFlow實現DQN》直播視頻

第二期《咱來深入聊聊圖像分類和網路優化》直播視頻

可前往 www.mooc.ai/course/477 回放觀看

備註「231」