做最良心的AI培训 | 天学网人工智能学院第三期免费深度学习集训

5月19日，天学网人工智能学院第三期免费深度学习集训营如期开讲。

前期发布集训营活动消息时，仅三天就有六十多名学生及在职工作者通过线上报名参加。为确保参加者的学段符合集训营的课程设置，学院基于专业、年级、报名测试结果等指标对报名人员进行认真筛选，最终确定31位报名者参加此次免费深度学习集训营的课程。为让学员能够跟上导师讲课进度，学院的“小天”老师提前邀请了每位学员参加 “Tensorflow环境搭建的线上公开课”，以保证学生的听课体验度达到最佳。

一早，学员们就带着“装备”陆续来到学院，离开课还有半小时，教室里已经座无虚席，这些学员里有大四毕业生、在读硕士、初入行的工作者。他们中有两名已经从事编程工作8年之久的“老程序员”，本身因为工作年限过长没有被列入集训营小伙伴招募的范围，但他们多次与学院老师微信沟通，表示自己对此次集训营开设深度学习的课程非常感兴趣。学院本着让每个热爱人工智能的小伙伴都能够听到最专业、最符合企业用人需求的AI课程，并将人工智能推广到更广泛的群体的观念，最终给予了两位报名者试听的名额。

此次深度学习集训营课程以理论知识和项目实践相结合。学院主讲导师吴老师首先带着学员一起对高数知识进行了简单的回顾，并且重点讲解了机器学习、深度学习的基础内容及二者之间的区别和联系。Cassen老师也向学员初步讲解了Python、Tensorflow基础内容。

由于现在大多数公司给出的招聘启事中都明确表示：熟悉Tensorflow的优先。因此Cassen老师较系统的介绍了Tensorflow在深度学习界表现出的强大性能和广泛的应用领域，例如：用于语音识别或图像识别等多项机器深度学习领域，并且带大家宏观的了解了这个系统是如何运行的。

 一上午的理论课程满满当当，但丝毫没有打消学员们的积极性。稍作休息，大家便整装待发进入了下半场的重头戏——   项目实践。早晨的理论知识和技术基础支持加上导师的耐心讲解，大部分学生都可以跟上老师进度，成功搭建线性回归模型并且使用回归模型搭建起了数字识别系统，还搭建了基于DNN的数字识别系统。

| 导师正在给学员进行现场答疑|

虽然只有短短一天的授课时间，但导师讲解的知识点丰富、实践项目难易适中、学员与老师互动良好，大部分学员都表示一天的课程得到的信息量很大，对机器学习、深度学习也有了初步的认识。来自北航研二的尹学员兴奋地说到：“听完老师讲的逻辑斯蒂回归和DNN的关系，还有一些调参数的技巧，感觉很有帮助，而且我之前没用过tensorflow，听完了解了这样一个流程，有过这种体验，以后学起来就会更快一些。”

天学网人工智能学院一贯坚持“学AI，就是要做项目”的办学理念，即使是为期一天的集训营课程，也会尽量给学员一定时间亲身实践一些简单的项目。理论与实践相结合，做最有诚意的AI培训，天学网人工智能学院一直在路上。