“记得2012年之前提及深度学习，大部分人并不熟悉，而之后一段时间里，也有些人仍旧持怀疑的态度，觉得这一波浪潮或许与之前sparse coding类似，或许能持续火个两三年，但终究要被某个新技术新方法所取代，再后来，j2直播，无论是学术界还是工业界，总有些研究者为自己没有在第一时间跟进这波浪潮感到后悔莫及。确实，从2012年AlexNet取得ImageNet的冠军开始，五年过去了，深度学习的方法仍旧占领着人工智能这片领域。”

——摘自《PaddlePaddle深度学习第一课》

“未来已来，而你却不是未来的一部分，那会怎样？”在不久前举办的2017百度联盟峰会上，百度公司董事长兼CEO李彦宏提出了这样的问题，并分享了自己在AI时代下新的思维方式，指出百度是一家AI企业。“新的时代带来的是新的机会，我们的思维方式需要转变，从Think Mobile转变为Think AI。”

Think AI：深度学习

作为AI时代的一门重要的机器学习语言，深度学习（Deep Learning）自2006年以来已经颠覆了图像识别、自然语言理解、语音识别和合成等领域，使得很多“不可能的任务”变为“可能”，带动了人工智能的第三次浪潮。

百度在2013年初成立了深度学习研究院，随后研发PaddlePaddle深度学习平台。今天PaddlePaddle已经应用在从搜索、广告、到路况预测和语音识别等许多百度产品中。2016年9月开源后，atv，PaddlePaddle的开发者人数迅速增加到团队人数的近十倍。

百度技术学院（bit.baidu.com）也围绕深度学习积极开放了相关课程，考虑到大多数用户，设计成难度适中的课程，为大家提供一些深度学习最基本的概念，以便更轻松地入门深度学习。

本次系列课程旨在引导大家从线性回归开始，逐层深入的讲解各种产品中实际使用的深度学习技术，为大家在PaddlePaddle平台上构建自己的深度学习技术奠定基础。

深度学习，最新课程

▲ PaddlePaddle深度学习实战之整体引入

本课程将简要介绍《PaddlePaddle深度学习实战》课程目标、课程内容以及交互式电子书等。

讲师：李鹏，PaddlePaddle开源社区成员，百度资深研发工程师。主要从事问答、对话系统、翻译等自然语言处理相关研发工作。

▲ PaddlePaddle深度学习实战之新手入门

深度学习第一课，主要介绍机器学习/深度学习的一些基本概念和原理，结合线性回归预测房价的示例，介绍了如何用PaddlePaddle完成一个模型的训练和预测过程。

讲师：乔龙飞， PaddlePaddle开源社区成员，百度高级研发工程师。目前负责PaddlePaddle相关技术工作。

解决方案概览

┇PaddlePaddle深度学习实战之整体引入

第一节 新手入门

┇PaddlePaddle深度学习实战之图像导入

第二节 识别数字

第三节 图像分类

┇PaddlePaddle深度学习实战之自然语言处理导入

第四节 词向量

第五节 推荐系统

第六节 情感分析

第七节 语义角色标注

第八节 机器翻译

“入学测验”，有奖问答

┇ 假如我们拟合好了一个hypothesis h(x)，使得能够对所有的训练样本点达到cost函数的值为0，以下哪个是对的（？ ）

A. For these values of θ0 and θ1 that satisfy J(θ0,θ1)＝0,we have that hθ(x (i ))＝y(i )for every training example (x (i ),y (i ))

B. For this to be true, we must have y(i) = 0 for every value of i = 1,2,…,m.

C. Gradient descent is likely to get stuck at a local minimum and fail to find the global mininum.

D. We can perfectly predict the value of y even for new examples that we have not seen.

▲ 奖品：纪念款百度笔记本

参与方式：将你的答案发送在留言区，前三名答对的同学将获得百度技术学院送出的精美精品一份。

如果你知道正确答案，欢迎你加入百度技术学院！如果你不知道……那还不赶紧来百度技术学院补补课！

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