第三期打卡召集令：李飞飞吴恩达周志华陪你过五一

今天下班后，期待已久的五一小长假就开始了！相信大家都已经做好五一假期的安排，不管是出门还是宅在家，在给身体和心灵充电的同时，无比热爱学习的大数据文摘就来负责给你的脑袋充电啦。

大数据文摘发起课程打卡学习活动的第三期开启啦！前两期的打卡活动已经圆满结束，大数据文摘和打卡学习成员都收获满满，点击这里查看往期打卡总结和精彩笔记哦。

社区成员的精彩笔记

本次打卡学习活动共包括了三门课程：吴恩达《Deep Learning Specialization》，李飞飞《CS231n：Convolutional Neural Networks for Visual Recognition》和周志华《机器学习》，课程内容有深有浅，非常适合想要给自己充电的小白和大咖。

先来看看本期打卡学习三门课程的背景：

吴恩达《Deep Learning Specialization》

由deeplearning.ai出品，网易引进的正版授权中文版深度学习工程师微专业课程，让你在了解丰富的人工智能应用案例的同时，学会在实践中搭建出最先进的神经网络模型，训练出属于你自己的AI。

课程官方链接：

https://www.coursera.org/specializations/deep-learning

李飞飞《CS231n：Convolutional Neural Networks for Visual Recognition》

课程内容安排合理，由浅入深。主要介绍了深度学习（尤其是卷积神经网络和与其相关的框架）在计算机视觉领域的应用，内容涵盖多种神经网络具体结构与训练应用细节，以及针对大规模图像识别，物体定位，物体检测，图像风格迁移，图像理解描述与视频内容识别等问题的前沿解决思路。

从一个简单的cifar10数据集和最简单的KNN算法开始介绍，慢慢引入深度学习相关的知识点。比如dropout、batchnormalization等。最后介绍了一些深度学习经典的范例，比如RNNs，LSTMs，GAN等。

课程官方链接：

http://cs231n.stanford.edu/

大数据文摘授权翻译汉化版课程：

https://study.163.com/provider/10146755/index.htm

周志华《机器学习》

本书尽可能从材料的“原生态”出发讲述，仅在少数地方简略点出联系。需说明的是，作者试图以相近深度讲述主要内容。读者若感到在某些地方“意犹未尽”，也可借助本书对其他内容的初窥优先于此处的进一步深究。另外，机器学习飞速发展，很多新进展在学界尚无公论之前，作者以为不适于写入入门级教科书中。但为了不致于与学科前沿脱节，本书也简略谈及一些本领域专家有初步共识的相对较新的内容。

为了给大家营造高效和积极的学习社区，大数据文摘也规划了打卡制度和奖惩机制：

打卡机制

• 本次打卡周期：5月2日—5月11日

• 每期打卡持续10天，每期间隔5天左右

• 所有课程/书籍将分为几期完成，每期有各自的打卡日程安排

• 每天至少完成规定视频/书籍内容的学习，并记录【学习笔记】，笔记形式不限、内容多少不限，但应满足一定的内容覆盖度

• 打卡笔记在小程序【小打卡】中发布

• 每天建议学习时间：1个小时-1.5个小时

参与机制

• 所有课程均可从零开始学习

• 每门课程建立专属微信交流群，配备志愿者进行打卡检查和组织日常讨论/答疑

• 每位参与者需缴纳66元人民币，其中16元用于交付运营志愿者的组织与记录薪酬，50元加入本群的奖金池

• 坚持完成一期打卡的学员，均分本课程/书籍专属微信群内的所有奖金

• 专属微信群参与人数每增加20名，即增加一名运营志愿者，保证学习和交流效果

面向人群

深度学习入门：

• 我们推荐吴恩达《Deep Learning Specialization》课程

机器学习进阶：

• 我们推荐周志华《机器学习》（西瓜书）

计算机视觉专项学习：

• 我们推荐《CS231n：Convolutional Neural Networks for Visual Recognition》课程

参与方式

扫描二维码，添加alpha好友

• 备注“吴恩达打卡”参与《Deep Learning Specialization》课程打卡；

• 备注“周志华打卡”参与《机器学习》（西瓜书）打卡；

• 备注“李飞飞打卡”参与《CS231n：Convolutional Neural Networks for Visual Recognition》课程打卡；

• 如果希望能组织、督促并激励所在群的小伙伴一起学习，并拿到一组的运营志愿者薪酬，也请在申请时一并说明哦！

AI热潮风起浪涌、资料信息层出不穷，如果你时常为选择学习什么而焦虑的话，请加入我们的打卡学习联盟。

除了有大数据文摘工作人员的参与运营，还有专门的运营志愿者为社区成员答疑解惑，还有各行业非常有热情的学习成员互相搀扶一起学习，来不及解释了，快上车！

2018年，让我们变成更厉害的人！

【今日机器学习概念】

Have a Great Definition