預告：《超智慧體》作者講述深層神經網路設計理念 | 硬創公開課

人工智慧會在未來消滅很多工作，同時也會創造很多工作。它同機械、同電腦一樣，是對人類能力的一次擴展，任何人都應該可以像應用機械一樣應用人工智慧，絕不應該是大公司的專利。

而深度學習可以說是目前各項人工智慧技術的核心。因擔心工作會被人工智慧取代，越來越多的人想要入門深度學習。

然而如Ian Goodfellow所說，市面上很多教程都是大量的演算法羅列，並不專注于如何利用這些演算法來解決眼前的問題。這些教程很容易讓人們誤認為成為機器學習的專家就是知道所有演算法。

事實上深度學習仍在迅速發展，今天的技術在明天就有可能被淘汰。並且每天都有大量新網路結構被提出，無法學完所有技術的我們需要找出各類網路結構的共性，嘗試歸類的理解其背後的設計理念。

本期雷鋒網邀請到《超智慧體》一書作者于建國，分享的內容就是理解為何“深層”比“淺層”網路要好，深度學習適用於什麼任務，並嘗試找出前饋神經網路、迴圈神經網路、卷及神經網路、殘差網路、預訓練、多工學習、端到端學習、自動編碼器、遷移學習、distillation、dropout、regularization、batch-normalization等技術背後的共用，讓大家感受該如何設計符合自己任務的深層神經網路。以一種不一樣的思路切入深度學習。

內容介紹

本期公開課包含但不限於以下內容：

理解什麼是學習

深度學習為何高效

神經網路的設計理念

入門所需材料

嘉賓介紹

于建國，會津大學人界實驗室碩士生，碩士做的是利用深度學習將口型資料融於語音辨識模型的訓練中，而識別時無需口型資料，從而提高識別率的研究。也因為喜歡上了研究而繼續了博士課程。希望將自己這幾年的思考和自學經驗分享給大家。可在知乎上搜索YJango找到分享的內容，或者在gitbook上查看其終身連載的關於如何機器學習，如何人腦學習的《超智慧體》一書。

活動詳情

主題：深層神經網路設計理念

嘉賓：于建國

時間：4月29日（週六） 晚20:00

形式：雷鋒網 APP 視頻直播

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雷鋒網【新智造】按：雷鋒網正在啟動“新智造成長榜2017”評選活動，我們將對人工智慧與機器人行業進行大規模報導、梳理和調研，並聯合數十家著名投資機構根據這些創新公司的技術實力、商業能力和成長性進行深度評選，最終從多個領域分別選出一些極具潛力成長性的創新公司。如果你想參與我們的評選，可點擊「

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