搞定這10個實戰項目，讓你擊敗80%的深度學習面試者
人工智慧正以前所未有的速度，滲透、改造著各行各業。而加速這場變革的力量之一，正是
深度學習
技術。麥肯錫研究發布了深度學習將影響的12個領域，每個領域又分為10個方面。換言之，這就是深度學習的120個商業機會。
（自動化將在短期內接管的12個行業，顏色越深表示影響力越大）
再來看深度學習領域的整個行業趨勢。
企業方面
，我們所熟知的BAT、360、搜狗、滴滴等均在深度學習方面有布局，同時國內也湧現出一批依賴深度學習的新企業，比如格靈深瞳(安防、自動駕駛)、曠世科技(人臉識別)、商湯科技(人臉識別)、地平線機器人(ADAS)等。可以預想，無論是谷歌的AI first,還是百度的All in AI,在各大公司的未來AI布局裡，深度學習將會扮演越來越重要的角色。
薪酬方面
，1月10日下午BOSS直聘發布的《2017互聯網人才趨勢白皮書》顯示，2017年互聯網行業平均招聘薪酬達到1.06萬元，同比上升3.1%。在薪資漲幅方面，新興技術崗位排在前列，圖像演算法、推薦演算法、深度學習
等人工智慧相關崗位薪資增幅均在15%以上
。
人工智慧高潮漸顯，可是中國的
人工智慧
人才缺口已逾百萬
。並且，AI人才泡沫化現象開始浮現。BOSS直聘公布的數據顯示，近三成期望在人工智慧領域大展身手的求職者不能達到其僱主的要求，大多數求職者僅知曉基本的演算法編程，缺乏實際的AI技能
。那麼怎麼樣才能從粗通演算法的
零基礎小白
迅速成長為Google, Facebook等矽谷企業認證的深度學習工程師
呢？又怎麼樣獲得
豐富的實戰經驗
呢？
矽谷前沿科技教育平台 Udacity 聯手
無人車之父 Sebastian Thrun、GANs 之父 Ian Goodfellow 和谷歌 Deepmind 科學家 Andrew Trask
等頂級專家，推出「深度學習基石納米學位項目」！畢業後你還將獲得 Google 技術認證證書，成為人工智慧、大數據時代最搶手的深度學習工程師
。
畢業時，你將做好準備，在人工智慧、無人駕駛等應用方向上大展拳腳，並且獲得 100% 加入 Udacity 「無人車工程師納米學位」、「人工智慧工程師納米學位」之一的錄取保證，從這些項目畢業後，你還將獲得 Udacity 的就業推薦服務，
有機會內推加入IBM、賓士、英偉達、滴滴出行、寶馬、Uber 等領先科技企業
！
在未來的一年內，你可以
獲得矽谷頂級講師的指導
，還將
10個
挑戰超酷實戰項目
。一流師資
理論+實戰
第一學期
先修知識
深度學習（第一學期）是入門級課程，
零基礎
就可以學習。
Python 語法與數據結構
在這個部分，你將了解 Python 的整數和字元串數據類型，學會使用變數存儲數據，掌握使用內置的函數和方法。你將會學習條件語句，循環語句完成複雜的統計。同時你將學會使用集合數據類型，包括列表、集合和字典等多種數據結構。
實戰項目：分析電話和簡訊記錄
Python 文件與網路
你會使用 Python 標準庫和第三方庫中的模塊，認識 Python 強大的庫。並學會讀取磁碟上的文件中的數據，使用在線資源解決實際問題。最後你將練習編寫一個網路抓取程序來跟蹤維基百科文章之間的鏈接。
實戰項目：探索美國共享單車數據
數據分析入門
學習使用 Python 了解數據分析流程的主要步驟，運用 Python 和 Pandas 處理多個數據集；並通過兩個數據分析實戰案例，學習使用 Python、Numpy 和 Pandas 進行數據清洗、探索、分析和可視化；
實戰項目：探索數據集
線性代數基礎
線性代數是深度神經網路的基礎。在這一部分中，你將從0基礎開始學習線性代數中的向量以及交點知識以及實現向量的基本操作。
實戰項目：線性代數
模型的評估與驗證
模型的評價指標是深度學習建模過程中非常重要的一環。在這一部分中，你將學習如何衡量深度學習模型以及其他機器學習模型好壞。
實戰項目：預測未來房價
第二學期
開啟項目的第二學期，需要你有 Python 基礎，能熟練運用 Numpy、Pandas。同時你還需要對代數、多變數微積分、線性代數有一定了解。
深度學習簡介
了解你將在這門課程中學到什麼，探索深度學習網路在不同領域的應用，你還將通過一系列簡短的課程，踏出你深度學習的第一步，學習使用深度學習相關工具，如 Anaconda 和 Jupyter notebooks。
神經網路
神經網路是深度學習的基石。在這部分課程中，你將學習神經網路的基本原理，並在實戰項目中用 Python 和 Numpy 從頭開始構建一個神經網路。你還將簡要了解 TensorFlow，以及如何用它來搭建深度神經網路。
實戰項目：你的第一個神經網路
卷積神經網路
卷積神經網路是解決視覺問題的標準答案。在無人駕駛車，面部識別，醫學影像等領域，都有它的應用。在這部分課程中，你將了解卷積神經網路的基本原理，並在實戰項目中用它來解決圖片分類問題。
實戰項目：狗狗品種識別
循環神經網路
用 Keras 和 TensorFlow 打造屬於你的循環神經網路（RNN）和長短期記憶神經網路（LSTM），並將其運用在文本情感分析、生成文本等前沿領域。挑戰「生成電視劇劇本」實戰項目。
實戰項目：生成電視劇劇本
生成對抗網路
跟隨生成對抗網路之父 Ian Goodfellow，學習並掌握深度卷積生成對抗網路（DCGAN）模型，來模擬生成真實圖像。
實戰項目：生成人臉
深度強化學習
使用深度神經網路，來設計一個可以在模擬環境中進行決策的系統。把強化學習應用到電子遊戲和機器人開發等複雜的領域中。
實戰項目：訓練四軸飛行器學會飛行
在這個過程中，你可以享受 Udacity 導師指導、逐行代碼審核、同步學習小組等學習服務。每周投入
10個小時
，最多1年後，你就可以成為矽谷認證
的深度學習高手。
一個人的學習是孤單的，進入一門陌生的領域更是起步維艱。
如果你對深度學習感興趣卻不知如何下手
，可掃描下方二維碼入群，群內有【好學長】【好學姐】為你解答困惑。他們都是Udacity機器學習或深度學習課程的資深學員
，要是你有關於深度學習的困惑，前途的迷惘，有關怎麼堅持一個人的學習之路的疑問，都可以向他們提問。下面歡迎好學長代表Robin發言
歡迎新來的同學（撒花）我是深度學習課程的好學長Robin。大家對課程有什麼問題都可以@我，我會儘快回復大家。希望以後可以和各位成為同學！
Robin
截至2月9日前，
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