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機器學習是一門多領域交叉學科，涉及概率論、統計學、逼近論、凸分析、算法複雜度等多門學科，專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為。機器學習是人工智能的核心，是使計算機具有智能的根本途徑。
人工智能是近年來非常火的話題，人們似乎看到了在某些領域內機器智能取代人力的可能性。之所以人們可以得到這樣的判斷，主要是基於以下幾方面原因：隨著互聯網的發展，人類社會積累了大量的數據可供分析；機器學習的算法不斷迭代，特別是近年來隨著深度學習的發展，人們從理論層面取得了實質性突破；隨著分佈式計算的成熟，雲計算讓計算資源不再成為瓶頸。我們可以把人工智能看作一個數據挖掘體系，在這個體系當中，機器學習的作用主要是學習歷史數據中的經驗，把這些經驗構建成數學模型。人類利用機器學習算法生成的模型，就可以解決日常的一些問題，如商品推薦和對股票漲跌的預測等。
以上談到了機器學習的主要作用，我們再來了解機器學習在業務中的應用，其實機器學習算法正在逐步向“平民化”演變。早些時候，只有一些規模比較大的公司會投入資源在智能算法的研究上，因為這些算法需要大量的數據積累以及計算資源，而且整個業務框架跟算法的結合也需要耗費很大人力，所以只有少數數據業務量達到一定規模的公司會在這方面投入。但是隨著各種開源算法框架的發展以及計算資源的價格走低，機器學習不再是“奢侈品”，很多規模不大的公司也開始嘗試用機器學習算法生成的模型來指導自身業務，用數據來解決業務問題是代價最小的方式，而且效果會隨著數據量的積累變得越來越明顯。機器學習算法正在幫助越來越多的企業實現轉型，從傳統的商業智能（Business Intelligence，BI）驅動到人工智能（Artificial Intelligence，AI）驅動。通過平日裡與客戶打交道，我們可以瞭解到，現在不只是互聯網公司，更多傳統行業，如教育、地產和醫療等，也在嘗試把自己的業務數據上傳到雲，通過機器學習算法來提升自己的業務競爭力。
近幾年，獲得投資界助力的AI市場發展迅猛，以機器學習為代表的人工智能經過飛速發展，已成為當今世界最為火熱的技術領域。人工智能已經進入人們生活的方方面面，並改變著我們的世界。隨著人工智能市場的火熱，行業面臨著大量的人才缺口，Google中國已為應屆生崗位開出高達 56 萬的年薪。
為了在人工智能時代取得先機，越來越多的企業尋求更加靈活和強大的深度學習能力。為幫助企業升級和轉型，促進AI領域人才的培養，促進人工智能行業的發展，北京長風信息技術產業聯盟聯合人民郵電出版社異步社區，將整合人工智能領域專家資源，推出人工智能系列公開課。
7月7日，特邀請大中華地區首位人工智能和機器學習方向的谷歌開發者專家林嵩老師，帶您走進機器學習世界，探討機器學習領域的前沿理論以及最佳實踐。通過基礎理論與項目實踐相結合的教學方式，全程引路、幫您快速提升技能。
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林嵩，大中華地區首位人工智能和機器學習方向的谷歌開發者專家，碩士畢業於中國科學院研究生院。主要從事機器學習算法在傳統行業落地實踐研究和應用工作，長期活躍於谷歌開發者技術社區。
2017年，谷歌官網公佈的最新一期開發者專家名單中，林嵩成為大中華地區首位人工智能和機器學習方向的谷歌開發者專家。谷歌開發者專家項目覆蓋技術、市場、產品設計等三十餘個方向，目前大中華區獲此稱號的不足十人。
“學習收穫”
本課程作為深度學習系列課程的第一階段，將介紹機器學習的基本概念，原理，以及常用算法（如迴歸，神經網絡算法等），並對每種算法進行結合實例講解。為開發機器學習相關應用打下必要基礎，同時也為學習深度學習進階課程打下必要基礎。
本門課程會解答以下幾個問題：
- 機器學習與傳統編程的不同之處
- 什麼是損失，如何衡量損失
- 梯度下降法的運作方式
- 如何確定搭建的模型是否有效
- 怎樣為機器學習提供數據
- 怎樣構建深度神經網絡
- 深度學習入門及典型案例理解
“課程大綱”
【課程大綱】
1.機器學習概念
−機器學習簡介
−框架處理
−深入瞭解機器學習
−降低損失
−使用TF的基本步驟
−泛化
−訓練集和測試集
−驗證
−表示法
−特徵組合
−正則化：簡單性
−邏輯迴歸
−分類
−正則化：稀疏性
−神經網絡簡介
−訓練神經網絡
−多類別神經網絡
−嵌入
2.深度學習
−卷積神經網絡
−激活函數，降維，歸一化，池化，區域分割等
−幾種典型的網絡框架：Alexnet，VGG，Unet等
3.機器學習實踐示例
4、 總結
“面授安排”
【適用人群】
深度學習、人工智能、機器學習愛好者
【培訓時間】
2018年7月7日（週六）09:30-17:00
【主辦單位】
北京長風信息技術產業聯盟
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文章已於2018-07-03修改
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