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人工智能會在未來消滅很多工作，同時也會創(chuàng)造很多工作。它同機械、同計算機一樣，是對人類能力的一次擴展，任何人都應該可以像應用機械一樣應用人工智能，絕不應該是大公司的專利。
而深度學習可以說是目前各項人工智能技術的核心。因擔心工作會被人工智能取代，越來越多的人想要入門深度學習。
然而如Ian Goodfellow所說，市面上很多教程都是大量的算法羅列，并不專注于如何利用這些算法來解決眼前的問題。這些教程很容易讓人們誤認為成為機器學習的專家就是知道所有算法。
事實上深度學習仍在迅速發(fā)展，今天的技術在明天就有可能被淘汰。并且每天都有大量新網(wǎng)絡結構被提出，無法學完所有技術的我們需要找出各類網(wǎng)絡結構的共性，嘗試歸類的理解其背后的設計理念。
本期雷鋒網(wǎng)硬創(chuàng)公開課邀請到《超智能體》一書作者于建國，分享的內(nèi)容就是理解為何“深層”比“淺層”網(wǎng)絡要好，深度學習適用于什么任務，并嘗試找出前饋神經(jīng)網(wǎng)絡、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡、卷及神經(jīng)網(wǎng)絡、殘差網(wǎng)絡、預訓練、多任務學習、端到端學習、自動編碼器、遷移學習、distillation、dropout、regularization、batch-normalization等技術背后的共享，讓大家感受該如何設計符合自己任務的深層神經(jīng)網(wǎng)絡。以一種不一樣的思路切入深度學習。
本期公開課包含但不限于以下內(nèi)容：
理解什么是學習
深度學習為何高效
神經(jīng)網(wǎng)絡的設計理念
入門所需材料
于建國，會津大學人界實驗室碩士生，碩士做的是利用深度學習將口型數(shù)據(jù)融于語音識別模型的訓練中，而識別時無需口型數(shù)據(jù)，從而提高識別率的研究。也因為喜歡上了研究而繼續(xù)了博士課程。希望將自己這幾年的思考和自學經(jīng)驗分享給大家。可在知乎上搜索YJango找到分享的內(nèi)容，或者在gitbook上查看其終身連載的關于如何機器學習，如何人腦學習的《超智能體》一書。
主題：深層神經(jīng)網(wǎng)絡設計理念
嘉賓：于建國
時間：4月29日（周六） 晚20:00
形式：雷鋒網(wǎng) APP 視頻直播
本次硬創(chuàng)公開課可以在雷鋒網(wǎng)App 直播頻道內(nèi)“問答區(qū)”進行提問。
報名方式：掃描下方海報上的二維碼，下載雷鋒網(wǎng)App，點擊“直播”進行報名。
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