课程推荐 | 如何让自己在人工智能领域快人一步？

最近一篇《月入五万的西二旗人教你如何活的像月薪五千》的文章爆红网络。文章细数身在西二旗互联网公司的技术大佬们是如何拿着过五万的月薪，但是身上穿的是淘宝的爆款衣服，吃的是楼下的快餐，每日通勤挤的是地铁，写到这里，小编不禁掩盖自己双眸中的泪水，除了工资，这说的不就是我么！！！

大家基本都知道，目前高薪的行业不外乎金融与互联网，相较于对学历背景要求极高的金融行业，互联网要接地气很多。而北京的互联网企业基本分布在西二旗、望京、上地、中关村、宇宙中心五道口这几个地方，所以西二旗的员工拿着高薪也就不稀奇了，而目前互联网行业最热门的领域无外乎人工智能。

就在前两天，GitHub 举办了年度盛会 GitHub Universe，公布了 GitHub 这一年的数据变化并发布了 GitHub Octoverse 2017 年度报告。

在 GitHub 公布的 2017 年 GitHub 上最流行的 15 种编程语言排行榜：Javascript 依然排行第一，并且遥遥领先，这个不意外，值得注意的是，Python 代替 Java 的位置，升为第二，看似只是一名的差异，但是要知道 Java 的应用领域非常广泛，从移动端到服务端都有用武之地，而且本身基数也大，在这种情况下 Python 取代 Java 足以说明过去一年 Python 语言的火爆程度。

而去年前十最火热的项目排行上，TensorFlow 当选第一，更是说明了，越来越多的人对人工智能感兴趣，并且正在学习准备投身其中，也侧面说明了，现如今，很多开发者还是积极拥抱未来的。开源社区的数据足以反应一切。

人工智能的火热，催生出一批新的技术的产生，深度学习目前已经被应用到无人驾驶、图像识别、语音识别、自然语言处理、机器翻译等场景并取得了很好的行业应用效果。至今已有数种深度学习框架，如 TensorFlow、Caffe、Theano、Torch、MXNet，这些框架都能够支持深度神经网络、卷积神经网络、深度信念网络和递归神经网络等模型。

以无人驾驶为例，我们可以大致将无人驾驶系统拆分为以下三类。

第一步名为“感知”，它覆盖了传感器数据融合、物体探测、分类、探测和追踪的人物划分。

第二步则是“定位”，它包括地图融合、地标和 GPS 定位。通过整合高精度地图精确的确定自己的位置。

最后一步是“路径规划”，分析包括车辆的线路和行为，通过复杂的算法找出适合行驶的路径，同时对环境的变化作出预测，并且减少对乘客和其他车辆的干扰。

完成以上的任务，仅靠车辆的普通智能摄像头是远远不够的，必须深度神经网络的参与。深度神经网络是多层神经网络集结在一起形成的。在物体识别上，第一层的神经元会探测到各种边缘，而第二层的神经元则会识别更为复杂的形状，如由各种边缘组合而成的三角形和矩形。而在第三层中，神经元的识别能力再次增强。因此，只要能搭建起神经网络框架，就能解决许多特殊问题。

而 TensorFlow 就像之前介绍的，它是一个灵活的神经网络学习平台，采用图计算模型，支持 High-Level 的 API，支持 Python、C++、Go、Java 接口。在性能方面，TensorFlow 采用了多线程，队列技术以及分布式训练模型，实现了在多 CPU、多 GPU 的环境下分布式训练模型。这也是它成为在深度学习中最受欢迎的框架的原因之一。

作为一个全新的领域，人工智能领域吸引着全球无数优秀的工程师加入，那么如此优秀的你还在等什么呢。为了帮助广大学员踏入人工智能的门槛，StuQ 学院特意推出优惠课程活动，助力你在人工智能领域先人一步！

本次系列课程共分为以下五门课：

• 《无人驾驶系列课程（一）：计算机视觉、决策控制与高精地图》

• 《TensorFlow 实战——基础班》

• 《系统掌握深度学习，从入门到精通实战》

• 《3 个月掌握 Python 机器学习——普通程序员转向人工智能》

• 《手把手教你从 0 到 1 构建大数据分析平台》

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