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沒錯，剛刷完 李飛飛主講的斯坦福CS231n，學霸們就要開實戰分享課了！
3月28日起，雷鋒字幕組聯合AI慕課學院將推出3期以“斯坦福深度視覺識別課CS231n”為主題的Live實戰分享課。（原創代碼+論文解讀+場景應用+實用套路）
活動邀請到來自CHISON 醫學影像、BIGO LIVE、某金融科技的3位資深算法工程師，分享他們的視覺識別實戰經驗。
第一期《我來手把手教你用TensorFlow實現DQN》將于3月28日（周三）20:30開場！
／實戰分享課01／
分享人
我是張智偉，現就職于CHISON醫療科技公司。大學時期學的是光學專業，大四時對人工智能產生興趣，后經過一番努力學會了編程和機器學習的相關知識。
畢業后如愿以償地成為一名深度學習算法工程師，從事圖像優化方面的研究。
分享提要
斯坦福大學的CS231n被許多深度學習領域的大咖贊譽，其優質的內容更是受到所有學習者的肯定。
本次分享就CS231n課程L14中提到的經典算法 DQN 進行更加深入與細致的講解。
分享中，我們不僅會帶領觀眾仔細閱讀提出該算法的原始論文，同時，我們還會根據所閱讀的內容對DQN進行復現。
實現方面，我們使用常見的TensorFlow框架，分享過程中不僅會給出完整的代碼鏈接，還會對重點部分進行解讀。
最后要說的是：所有的代碼和內容均為原創，觀眾可以在分享結束后盡情提問或者提出改善的建議。
分享時間
3月28日（周三）20:30 - 21:30
／實戰分享課02／
分享人
我是李振，現就職于BIGO。北京航空航天大學獲博士學位，原中國艦船研究院高級工程師。
Machine Learning（Pattern Recognition）科班出身，做過分布式系統開發的碼農、焊過電路板、調過DSP/FPGA，玩過Computer Vision和Compressed Sensing相關的一些數學的東西，在體制內也拿到了副高的title。在這波大潮里，又回歸到Deep Learning。從事圖像分類和語音識別的方向。
分享提要
所有模型、算法都只是工具。來壺茶，大家坐下來聊一聊。用這些工具，我們能做什么事情？怎么做？如何做好？拋磚引玉，今天我先來分享一下“圖像分類和網絡優化”。
分享時間
4月2日（周一）20:30 - 21:30
／實戰分享課03／
分享人
我是陳閩川，復旦大學微電子碩士，前華為和西門子員工，目前跨界到人工智能領域從事語音識別方面的研究。
回顧我的轉行經歷，實在是一段辛酸的經歷。從2年前AlphaGo戰勝李世石開始對深度學習產生興趣，于是泡知乎逛水木查找訊息資料，上淘寶亞馬遜買書擼代碼，尋Cousera探Udacity開啟AI之路，折騰過AWS也自己搭過深度學習服務器，嘗試過Tensorflow、Caffe 、Mxnet等框架。
在仿徨迷失中慢慢走進機器學習深度學習這片廣袤森林，沿著別人崎嶇的軌跡探尋著自己的路。
分享提要
我從圖像開始入門深度學習，CS231n是必由之路，在打怪升級中不斷積累自己的經驗和直覺。
本次Live，我將結合自己的切身體會告訴你轉行及入門深度學習的一些領悟。幫助想跨界入門深度學習的小白節省時間，并且掌握好的學習方法繼續進階。同時結合我過去的專業背景和大家聊聊人工智能大潮中AI芯片的機遇與挑戰。
分享時間
待定
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