【你有一条新消息】你不仅被同龄人抛弃了，还可能被时代抛弃!

我在一家IT公司工作3年了

虽然是程序猿

但我做的是传统重复劳动

俗称代码的搬运工

最近我被公司炒鱿鱼了！

工作被最近兴起的人工智能代替了

这人工智能害人不浅啊！

挺羡慕那些会人工智能的人

什么深度学习啊

计算机视觉啊

自然语言处理啊

都是高薪就业啊

看着真让我眼红

（图片来源：51job）

去年国务院都印发了人工智能发展规划！

前几天，一个重磅消息

可以算是全球第一本高中生人工智能基础教材

要进入课堂了！

别小看这部教材！

还记得吗

去年国家正式宣布

2030年一定要抢占人工智能全球制高点

还要在中小学设置人工智能课程！

也就是说

在这部教材背后

是一个国家级的大战略

人工智能，要从娃娃抓起！

过不了几年

我可能要被高中毕业生在人工智能领域花式吊打了！

看来人工智能已经是时代发展趋势了

于是我萌生了解一下的想法

毕竟

美好的生活

于是我

向别人咨询了一下学习人工智能的推荐

我打开了这个据说很厉害的网站

天善智能学院

www.hellobi.com

找到了一个最新的人工智能课程

现在网上这么多人工智能学习资源

我肯定要先了解一下这个课程啊

毕竟我没啥基础

不知道学起来难不难

我加客服微信问问看

客服小姐姐反手就甩给我一个免费试听链接

https://edu.hellobi.com/course/255/lessons

我打开一看，哇塞，很不错的样子！

https://v.qq.com/txp/iframe/player.html?vid=q13380m659h&width=500&height=375&auto=0

部分课程试听内容

https://v.qq.com/txp/iframe/player.html?vid=b13386y9yyp&width=500&height=375&auto=0
部分课程试听内容

一天后

我又仔细看了一下课程大纲

不得不说

内容很丰富

第一章： 什么是人工智能
人工智能背景介绍
前期环境准备

第二章： 深度学习入门基础
深度学习环境准备                             
Tensorflow快速入门一  ——基本概念和框架
Tensorflow快速入门二  ——实战演练和模型训练
Tensorflow快速入门三  ——技巧总结
深度学习数学知识一览表
作业：实例：用自己的数据训练一个二分类模型
作业讲解：如何制作自己的数据集

第三章： 传统神经网络与参数的理解
 什么是多层感知机
激活函数的原理、类别与实现
 损失函数的原理、类别与实现
梯度下降方法（一）
梯度下降方法 （二）
学习率如何设定
正则化的方法（一）
正则化的方法（二）
实例：识别花的种类
作业：改变不同的参数，提高识别花种类的准确率
作业讲解：不同参数的改变对于准确率的变化原理

第四章：  前向传播与反向传播
前向传播的原理
前向传播的代码实现
反向传播的原理
反向传播的代码实现
实例：自己手写一个完整的BP
作业：写一个Autoencoder   
作业讲解：如何写一个Autoencoder 

第五章： 自编码Autocoder的原理及应用
什么是Autoencoder
Autoencoder的原理与实现
Autoencoder与PCA的区别
Autoencoder的变种（一）
Autoencoder的变种（二）
实例：Autoencoder与聚类结合在预测用户偏好中的应用
作业：运用Autoencoder对海量数据进行降维
作业讲解：如何高效的运用Autoencoder降维

第六章： 经典卷积神经网络及图像分类
LeNet的网络结构及实现
AlexNet的网络结构及实现
Vgg的网络结构及实现
GoogLeNet的网络结构及实现
ResNet的网络结构及实现
实例：用经典卷积神经网络对cifar-10数据进行图像分类

第七章： 目标检测
传统的目标检测方法
初代算法： Region CNN
升级： SPP Net， Fast RCNN， Faster RCNN
深度学习另辟蹊径： YoLo 和SSD
实例： 自动驾驶的核心：实时目标检测

第八章： 迁移学习
理论分析
迁移模型&原始训练模型
如何设计新的的网络
实例：表情识别／人脸识别／动物识别

第九章： 循环神经网络RNN
RNN 原理详解   
情感分析项目介绍
实例：情感分析

第十章： 自然语言处理
处理之前：speech to text   
词语表达：词向量与word2vec
语句生成LSTM
实例：教你实现一个简单的聊天机器人

第十一章： 深度卷积神经的重要应用
图片问答
图像模式转换
图像高清化
围棋程序， Alpha go
自动游戏机器人，DeepMind Atari
实例： 图片艺术风格转化

第十二章： 无监督学习：对抗网络GAN
传统无监督学习 Autoencode，K Means，Sparse Coding
RBM 限制博斯曼机，深度学习的另一支
生成对抗网络 GAN
实例： 机器生成图片，以假乱真

第十三章： 高性能计算
单价单卡的实现过程
单机多卡的实现过程
多机单卡的实现及部署
多机多卡的实现及部署
实例：分布式训练实例：基于docker的分布式训练框架搭建

作为一个资深淘宝购物者

我得看看学员评价

再考虑是否购买

看来这课程确实不错

客服小姐姐还说买了之后两年内反复随意看呢

温故知新确实重要

我迫不及待给自己充电了

原价499

限时优惠只需299！

找个人工智能相关工作就靠它了！

这个天善智能客服小姐姐很耐心回答我的疑问

你们对课程有任何咨询问题都可以问她的

购买之后记得让客服小姐姐拉你进群哦

加客服小姐姐微信：tianshansoft06

（记得注明：三个月入门人工智能）

不多说了

我要去学习人工智能了

对了

差点忘记告诉你们购买地址了

点击阅读原文就是啦~

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