分享 | 学完李飞飞斯坦福CS231n，我离算法工程师还有多远？

写了 Python，补了微积分，学了概率统计，刷了李飞飞主讲的斯坦福 CS231n，满心欢喜地投身 AI 浪潮，准备开始大干一票，做那个别人口中“一毕业就年薪 30W+ 的”算法工程师。

结果，发现连锅炉师傅和挖掘司机都闹着要转行做AI。这时你眉头一皱，发现事情并不简单，问自己：我一个普普通通的小白，转行进入AI行业有多难？我到底离算法工程师还有多远？

3月28日起，雷锋字幕组联合AI慕课学院推出3期以“斯坦福深度视觉识别课CS231n”为主题的Live实战分享课。（原创代码+论文解读+场景应用+实用套路）

活动邀请到来自CHISON医学影像、BIGO LIVE、某金融科技的3位资深算法工程师，分享他们的视觉识别实战经验。

第三期《用亲身经验告诉你 我如何跨界进入AI行业做视觉芯片》将于4月10日（周二）20:30开场！

／实战分享课／

分享人

我是陈闽川，复旦大学微电子硕士，前华为和西门子员工，目前跨界到人工智能领域从事语音识别方面的研究。

回顾我的转行经历，实在是一段辛酸的经历。从2年前AlphaGo战胜李世石开始对深度学习产生兴趣，于是泡知乎逛水木查找讯息资料，上淘宝亚马逊买书撸代码，寻Cousera探Udacity开启AI之路，折腾过AWS也自己搭过深度学习服务器，尝试过Tensorflow、Caffe 、Mxnet等框架。在仿徨迷失中慢慢走进机器学习深度学习这片广袤森林，沿着别人崎岖的轨迹探寻着自己的路。

总结自己的学习经历感觉走过很多弯路，但也总结出了一些所谓的“捷径”。不过因为本人兴趣广泛热爱跨界，平日喜欢绘画吉他演讲阅读和足球，所以经常进行不同问题的迁移学习。我从图像开始入门深度学习，CS231n是必由之路，在打怪升级中不断积累自己的经验和直觉。

分享提要

本次Live，我将结合自己的切身体会告诉你转行及入门深度学习的一些领悟。帮助想跨界入门深度学习的小白节省时间，并且掌握好的学习方法继续进阶。同时结合我过去的专业背景和大家聊聊人工智能大潮中AI芯片的机遇与挑战。

分享时间

4月10日（周二）20:30 - 21:30

参与方式

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可免费入场

第一期《我来手把手教你用TensorFlow实现DQN》直播视频

第二期《咱来深入聊聊图像分类和网络优化》直播视频

可前往 www.mooc.ai/course/477 回放观看

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点击【阅读原文】，观看2017最新版 CS231n！（中英字幕版）

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