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當(dāng)你的朋友圈剛被 AlphaGo 刷屏，沒幾天就聽說日本有公司開始用 AI 取代員工、百度將人工智能列為未來10年最重要的戰(zhàn)略,京東開始探索用無人機(jī)提高物流效率。同時(shí)一夜之間,似乎所有的大公司都開始做無人駕駛...... 人工智能正以前所未有的速度，滲透、改造著各行各業(yè)。而加速這場變革的力量之一，正是 深度學(xué)習(xí) 技術(shù)。 想要成為深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的工程師？讓我們先來看看，你未來的雇主，都在如何要求這個(gè)崗位？ 1 未來雇主：某?型電商平臺(tái) 崗位名稱：算法?程師（深度學(xué)習(xí)?向） 崗位薪資：30K／? 工作內(nèi)容：負(fù)責(zé)??機(jī)智能化項(xiàng)?中?標(biāo)檢測與識(shí)別?項(xiàng)? 。 崗位要求： 1. 具備扎實(shí)的計(jì)算機(jī)視覺、模式識(shí)別和機(jī)器學(xué)習(xí)??理論知識(shí)； 2. 精通?標(biāo)檢測、跟蹤、識(shí)別等某?領(lǐng)域的算法； 3. 熟練掌握C/C++或Matlab、Python，有很強(qiáng)的代碼實(shí)現(xiàn)能?； 4. 有機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)經(jīng)驗(yàn)，有RNN，CNN?絡(luò)修改及訓(xùn)練經(jīng)驗(yàn)； 5. 熟悉常?的深度學(xué)習(xí)框架（TensorFlow、Caffe）者優(yōu)先。 2 未來雇主：某?型云計(jì)算公司 崗位名稱：深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)研發(fā)?程師 崗位薪資：40K／? 工作內(nèi)容：負(fù)責(zé)搭建?規(guī)模分布式深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練平臺(tái)。 崗位要求： 1. 熟悉C/C++程序開發(fā)和Python、Matlab等腳本語?開發(fā)； 2. 有深度學(xué)習(xí)相關(guān)經(jīng)驗(yàn)，熟悉CNN/DNN/RNN算法，有模型訓(xùn)練經(jīng)驗(yàn)，熟悉?少?種深度學(xué)習(xí)框架，包括Caffe，tensorflow； 3. 掌握機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)視覺相關(guān)知識(shí)，?少使?深度學(xué)習(xí)技術(shù)解決過?個(gè)實(shí)際問題（如：?臉識(shí)別、場景識(shí)別、關(guān)鍵點(diǎn)定位、物體檢測、圖像分割等）； 4. 熟悉GPU開發(fā)優(yōu)化和MPI，RDMA優(yōu)化之?者優(yōu)先。 3 未來雇主：某?型上市公司 崗位名稱：深度學(xué)習(xí)專家 崗位薪資：70K／? 工作內(nèi)容：主導(dǎo)深度學(xué)習(xí)平臺(tái)和AI業(yè)務(wù)的建設(shè)發(fā)展 崗位要求： 1. 熟悉TensFlow/MxNET/Caffe等深度學(xué)習(xí)平臺(tái)架構(gòu)，并能靈活運(yùn)?； 2. 熟悉神經(jīng)?絡(luò)、機(jī)器學(xué)習(xí)原理和最新發(fā)展動(dòng)態(tài)，并曾應(yīng)?到語?識(shí)別、語義理解、?臉或物體識(shí)別、動(dòng)作識(shí)別與跟蹤等應(yīng)?領(lǐng)域之?； 3. 掌握GPU相關(guān)的CUDA編程； 4. ?作地點(diǎn)可以選北京、上海、?安、武漢、成都、?雅圖。 看到這?，我想你?定想問： “優(yōu)達(dá)學(xué)城（Udacity）「深度學(xué)習(xí)基?納?學(xué)位」的課程設(shè)計(jì)?，到底涵蓋了哪些知識(shí)點(diǎn)？修完學(xué)位之后，我能夠掌握哪些技能呢？這些技能，是不是與職場要求的技能相符？” 我們?yōu)?家梳理了該基?納?學(xué)位的部分技能清單，看完后，我相信你?定能有??對這個(gè)問題的答案。 ——深度學(xué)習(xí)基石納米學(xué)位技能清單—— 技能 對應(yīng)課程內(nèi)容 改進(jìn)卷積神經(jīng)?絡(luò)?需增加卷積核的?? 卷積神經(jīng)?絡(luò) 每個(gè)神經(jīng)元可以有多個(gè)輸?，和多個(gè)輸出 神經(jīng)?絡(luò)概念 使?梯度下降算法： 1.?隨機(jī)值初始化權(quán)重和偏移 2.向?絡(luò)傳?輸?值，獲得輸出值 3.計(jì)算預(yù)測值與真實(shí)值之間的誤差 4.調(diào)整對誤差有貢獻(xiàn)的神經(jīng)元參數(shù)，以減少誤差 5.重復(fù)迭代直?得到?絡(luò)權(quán)重的最佳值 梯度下降算法 修正線性單元，使神經(jīng)?絡(luò)具備?線性 神經(jīng)?絡(luò)與TensorFlow 避免神經(jīng)?絡(luò)過擬合的?法 神經(jīng)?絡(luò)與TensorFlow、對抗?成?絡(luò) 當(dāng)神經(jīng)?絡(luò)陷?局部最?值時(shí)，可以通過在?個(gè)訓(xùn)練周期中調(diào)整學(xué)習(xí)速率來進(jìn)?全局最?值 神經(jīng)?絡(luò)與TensorFlow 如何減少深度學(xué)習(xí)的過擬合現(xiàn)象： 1. 增加更多數(shù)據(jù) 2. 使?數(shù)據(jù)擴(kuò)增技術(shù) 3. 歸?化數(shù)據(jù) 4. 減少模型復(fù)雜度 模型評估與驗(yàn)證 圖像識(shí)別中的數(shù)據(jù)擴(kuò)增技術(shù)有： 1. ?平翻轉(zhuǎn) 2. 隨機(jī)修剪 3. 隨機(jī)縮放 4. 顏?抖動(dòng) 5. 隨機(jī)轉(zhuǎn)化 6. 隨機(jī)剪切 圖像分類、圖??格轉(zhuǎn)化、圖??成 ?然語?處理的?法：循環(huán)神經(jīng)?絡(luò)、卷積神經(jīng)?絡(luò)、去語法模型 ?然語?處理 給定?個(gè)n個(gè)字?的單詞，預(yù)測這個(gè)單詞的n+1個(gè)字? 循環(huán)神經(jīng)?絡(luò) 為什么選擇優(yōu)達(dá)學(xué)城（Udacity）的深度學(xué)習(xí)基石納米學(xué)位？
除了學(xué)習(xí)來?硅?領(lǐng)先企業(yè)的視頻課程、實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)?，你還可以針對每個(gè)實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)?，參與專業(yè)導(dǎo)師直播講解。還有很多 Udacity 獨(dú)家學(xué)習(xí)資料等你來探索！課程提供中?字幕。
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