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内测课|人工智能赛道,如何弯道超车?

多年以后,当你回望2016年的一场场围棋人机大战,可能感到庆幸。那一年,AlphaGo只身上阵,大胜人类顶尖棋手,机器无法战胜人类的神话被打破,人类自尊受到第四次打击。舆论甚喧尘上,你却悄然转身,和名为「开智」的伙伴投身人工智能。

幸好,当时的你选择了自然语言处理这条赛道;幸好,你选择了深度学习这辆赛车;幸好,你有老司机带路,一路狂奔,弯道超车,最后竟去到时间源头,成为创造未来的人。

新手上路如何弯道超车?

「请问,当时你是怎么做出这个选择的?」你笑而不语,伸出三根手指。

第一,自然语言处理赛道通向未来

「自然语言处理」是在 1956 年达特茅斯人工智能会议提出的,目的是希望机器能够理解语言,像人一样说话。但想让机器像人一样说话需要要技术,所以自然语言处理技术应运而生。自然语言处理致力于实现智能化、人性化的搜索推荐、语音交互、语义理解等领域,某种程度上说,自然语言处理技术代表了人工智能的发展方向。

第二,深度学习赛车性能强劲。

为什么选择深度学习?这个容易理解,因为 AlphaGo 背后的是 DeepMind ,DeepMind 最厉害是什么?深度学习!深度学习是近年人工智能重新大爆炸的核心驱动,它的突破使得很多的机器辅助变为可能,所以,深度学习就像强如怪兽的赛车,势头一时无两,所以,选择它也是大势所趋。

更重要的是,深度学习可跟自然语言处理的完美结合。自然语言处理技术虽然老早就提出,但几十年来进展缓慢,方法庞杂,门槛较高。如今深度学习这台赛车出来了,在自然语言处理这条赛道欢快奔驰,立刻将其他选手抛在脑后,不但狂风扫落叶,而且弯道超车,这个 feel 倍爽!

第三,老师经验丰富,教练细心指导。

童牧晨玄老师厉害了,百度资深工程师,实战经验和学术素养兼备。搞学习当吃饭,刷论文当追剧。

深度学习为人工智能的实现带来了实质性的进展。现在,深度学习正在席卷自然语言处理领域,将旧的方法逐步替代,并取得更好的效果。对自然语言处理领域的新人,这是一个很好的「弯道超车」机会。希望你下定决心,投入时间到这门课程当中。我们一起努力掌握这把打开新时代大门的钥匙。

差点忘了,除了有老师授课指导,还有教练帮带,这些教练认真负责,轻松上路当然不是问题,最最重要的是,他们态度非常非常好,有不懂的全问他们就对了。

弯道超车的最佳路径

以下是老师给出的人工智能弯道超车的最佳路径,感受一下?

兼顾数学基础和实用性,从最基本的原理出发,透彻理解深度学习的神经网络原理。课程以任务为导向,只解决一个问题。你会先用最简单的方法解决,每一章学习更优的方法迭代更新。这是新手技能进化的有效路径,更是思维系统升级之旅。

从深度学习,到自然语言处理,再到 Tensorflow 深度学习框架,课程围绕自然语言处理任务构建了一个「自洽」的知识集合,你在完成任务后不仅能应用相关技术,还将拥有持续自学的能力。

完成课程后,你将 ——

没时间解释了,快上车!

课程中你将这样学习:每周一从开智学堂 App 领取当周任务,自主探索 + GitHub 提交任务、和学友教练交流探讨 + 周末教练线上点评答疑 + 同城学员自发线下互助 + 组队完成结业项目

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