重磅系列課：Pytorch上的深度學習（首節免費試聽）

首次在知乎上賣自己的課程，從去年就開始籌備這系列課程，準備了大半年，可以說是「理論+實踐」的雙重保障。所以我想說：不妨來看看，看我第一節課希望能打動你，讓你留下。

以下是課程內容以及報名方式，感興趣的請繼續往下看。點擊可以查看詳情

自從2012年以來，深度學習（Deep Learning）就以一種勢如破竹之勢突破了一個個經典的人工智慧問題。面對人工智慧的快速發展，你不想了解它的基本工作原理嗎？你不想親手搭建一個會識別、能認字、懂作曲的AI程序嗎？你不想學會一個快速上手的深度學習框架嗎？

為了滿足廣大學員的需要，集智AI學園推出了「火炬上的深度學習」（Deep Learning in Pytorch）這個重磅系列課程。相比較市面上良莠不齊的深度學習課程，它具備如下特點：

1、名師教學：

全部系列課程都是由具備十多年人工智慧領域教學經驗的北京師範大學教授、集智俱樂部創始人、集智AI學園創始人張江老師親自設計並主講，深入淺出、講解細膩、風趣幽默；

2、Pytorch框架：

本課程是國內為數不多的全部採用Pytorch進行案例講解的深度學習課程。Pytorch是由Facebook支持的一套深度學習開源框架，相比較Tensorflow，它更加容易快速上手，一經推出就廣受歡迎；

3、案例教學：

課程中設置了大量的實踐案例，從「手寫數字加法機」到「共享單車預測器」，從「漢字星空」到「遊戲高手」，每一個案例全部由張江老師精心設計選擇，獨特而有趣；更重要的是，代碼全部共享！

4、多種授課方式：

該網路課程打破了單一的授課模式，安排了作業、項目、展示、神秘大咖嘉賓客串等多個環節豐富我們的形式；

5、豐厚回報：

為了激勵學員，我們設置了「Swarmer」獎勵制度。我們將根據學員的作業情況，甄選出3名優秀的學員，退還全部課程費用，並推薦到包括騰訊、百度、搜狗、聯想、Momenta、彩雲AI、圖靈機器人、深度好奇、愛因互動等國內知名AI公司實習。

6、退費返現？你賺到了！

我們設置了豐富多彩的退費返現環節（如下），只要你夠優秀和努力，有可能返還部分甚至全部學費！

• 動一下手指，返現100：購課後，只需動一下手指轉發本文到朋友圈，即可獲得返現獎勵。一個贊抵一塊錢，100元封頂！截止日期8月31日統一會有課程助教為大家返現，真金白銀哦！
• 我們計劃在課程結束後將全部課程內容整理成《火炬上的深度學習》書籍出版，如果您參與了某一節課的筆記整理，並最終被我們收錄選用，將享受全額退費，你的名字還會出現在新書中！
• 如果您足夠優秀，被評選上了Swarmer優秀學員，將享受全部退款！

註：

1、返現退費不可累加，最高返現為全部學費

2、最終解釋權歸集智AI學園所有

張江

北京師範大學系統科學學院教授、博士生導師

集智俱樂部、集智AI學園創始人

騰訊研究院、阿里研究院智庫專家

張老師長期從事有關人工智慧、複雜系統的教學與科研工作；曾在北京師範大學開設人工智慧、計算機建模與模擬、Matlab基礎及應用、複雜性思維等課程；並曾在2008年獲得北京師範大學青年教師教學基本功大賽理科組一等獎；具有豐富的一線科研經驗，曾指導數十名學生（包括本科生）在國內外會議、刊物發表論文數十篇，獲得國家自然科學基金、北京市高等教育基金、北師大自主科研基金等多項資助，主要研究興趣集中在人工智慧與複雜系統。他先後組織集智俱樂部編寫出版了《科學的極致——漫談人工智慧》、《走近2050——注意力、互聯網與人工智慧》兩本廣受歡迎的人工智慧科普書。其中《科學的極致》被楊瀾在其微博推薦，已反覆再版，《走近2050》剛一面市就衝擊到了亞馬遜計算機類圖書排行榜首位。

基本要求：

學員應具備如下條件：

• 熟練掌握Python編程，特別是Numpy數組操作部分
• 熟練掌握線性代數
• 了解概率論基本知識

課程大綱：

1、當「深度學習」遇上PyTorch（免費試聽）

當Deep Learning遇上PyTorch，一切都會變得簡單而深刻！深度學習（Deep Learning）作為當今人工智慧最關鍵的技術，不僅在圖像識別、圖像生成、自然語言處理等領域大顯身手，更是AlphaGo、自動駕駛等黑科技的核心。PyTorch則是一款剛剛推出，廣受歡迎的深度學習開源框架，非常適合新手快速入門。我們的課程就從PyTorch開始。

首先，我們將簡要介紹深度學習基本原理和應用。其次，我們介紹PyTorch框架。通過實例，我們介紹了什麼是Tensor，如何對Tensor進行各種運算；我們還將介紹什麼是自動微分技術，以及它在整個深度學習中的重要性。最後，我們通過實例來介紹機器學習的基本步驟以及基本概念。另外，在本課程的配套視頻課程中，您還會學到有關PyTorch的安裝與應用。

2、"摩拜單車"需要我

在這堂課中，你將和我一起親手搭建一個名字叫Neu的神經網路，並用它來解決共享單車的數量預測問題。與此同時，你將學到如何處理數據來餵給一個神經網路，並讓它完成訓練的基本方法。之後，我們還會進一步解剖我們的Neu神經網路，看一看它是如何工作的；它又為什麼會在一些特殊的情況下失靈。除此之外，在本課程的配套視頻中，你還可以學會神經網路反向傳播演算法的基本原理和數學推導。

作業：手寫數字識別網路

我們要求學員在神經網路Neu的架構上就行更改，從而讓它能夠完成手寫數字的模式識別。

3、我卷卷卷

這一章的主角當然就是卷積神經網路了。從卷積到池化操作，本課程將深入潛出地為你介紹卷積神經網路的工作原理。之後，我們展示了如何用PyTorch來實現一個卷積神經網路，並進一步複習了張量的概念及其運算。在這個基礎上，我們引出了過濾器、特徵匹配與特徵圖的概念，並揭示了卷積神經網路的工作原理。作為本課程的附屬視頻，我們介紹了應用於卷積神經網路的反向傳播演算法。

思考與練習：手寫數字加法機

請設計一個卷積神經網路，要求它能夠根據輸入的兩張手寫數字圖片，自動計算並輸出這兩個數字的和。

4、神經網路如何「移情別戀」

在去年的 NIPS 2016 講座上，吳恩達表示：「在監督學習之後，遷移學習將引領下一波機器學習技術商業化浪潮。」

什麼是遷移學習？它就是一種將一個領域訓練的機器學習模型應用到另一個領域中去的技術手段。在本課程中，我們將詳細介紹遷移學習概念，以及如何用PyTorch實現簡單的遷移學習。作為項目實例，我們將手把手地教你利用遷移學習來搭建一個「手寫數字加法機」。我們還將教會你如何借用別人訓練好的大型神經網路，實現你自己的計算機視覺。

作業：不同遷移學習方法的比較

5、「鏡像網路」與「貓鼠遊戲」

正如每個物質粒子都有一個鏡像反粒子，卷積神經網路也存在著一個鏡像，這就是反卷積神經網路。利用這種「鏡像」網路，我們可以生成圖像。為了讓生成的圖像更逼真，我們創造了兩個神經網路，讓它們彼此之間玩「貓鼠遊戲」，這就是對抗生成網路技術（Generative Adversial Network，簡稱GAN）。

在本課程中，我們將首先引入圖像生成任務，並講述它的實際用途是什麼；之後，我們詳細講述了卷積技術的擴展以及反卷積神經網路。隨後，我們引入了「貓鼠遊戲」，讓一個網路充當造假的老鼠，另一個網路充當識別假貨的貓，並讓它們倆完成共同訓練。最終，我們利用GAN訓練出一個厲害的生成器。

項目：圖像乘法機

設計一個神經網路架構，要求輸入兩張手寫數字圖片，計算出這兩個數字相乘的結果，並用網路生成圖片來表示。

6、Swarmer舞台

本課程最後一節課設置了一個學員展示環節，我們將根據同學們歷次提交的作業情況，甄選出五名左右學生，展示他們的作業，分享他們在做作業過程中遇到的問題以及解決方案。這五名學員將會作為「Swarmer」學員的候選。

Swarmer獎勵政策：

我們將根據學員完成作業的情況對優秀學員進行獎勵和選拔，我們將挑選出3名優秀學員作為本年度Swarmer，他（她）們可以享受：

1、全額退費：退還全部課程費用；

2、免費推薦到集智AI學園的合作單位實習；

3、為期半年的VIP許可權：半年時間內可以免費學習集智AI學園網站上的全部課程；

4、受邀參加集智俱樂部的年度大Party

特邀神秘嘉賓環節：

我們將邀請人工智慧界業內大佬作為神秘嘉賓與大家在網路上見面

課程安排：

搶購方式：

火炬上的深度學習

點擊可以查看詳情

火炬上的深度學習（下）預告

1，辭彙的星空

2，機器也懂感情？

3，神經網路莫扎特

4，彩雲小譯

5，遊戲高手

敬請期待......

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