前一段時間，哈工大及哈工程發(fā)現(xiàn)，一個叫做MATLAB的美國軟件被禁用了，這一僅次于Office 的“工科神器”不能使用，將對中國學術(shù)界造成了極大的負面影響。

有學者認為：

“影響很大，被禁止使用MATLAB的大學都要開始史無前例地大規(guī)?！D(zhuǎn)碼’了。老師要學Python，還要把課件、習題、項目的代碼都改成Python……估計未來一年的團隊工程都是做轉(zhuǎn)碼。未來幾年可能這些大學都沒啥科研產(chǎn)出，就算有也不能公開發(fā)布?！?/p>

有網(wǎng)友開始為AutoCAD擔心。中國軟件界要好好審視一下自己了，中國的工業(yè)未來在哪里？中國的軟件未來在哪里？中國的程序員未來在哪里？答案就是：放棄拿來主義，努力掌握核心技術(shù)。

現(xiàn)在人工智能發(fā)展迅猛，希望學習和入行的人很多，但大多數(shù)人都停留在“使用”現(xiàn)成的模型框架階段，使用現(xiàn)成的接口調(diào)用。為了讓更多的人深入的、根本性的掌握AI知識，我們打算用3天時間，帶領(lǐng)一個只掌握基本Python編程方法的人，創(chuàng)造出屬于自己的深度學習框架。

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為什么我們要自己創(chuàng)造屬于自己的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Neural Networks)？

經(jīng)常有同學會問：學AI的時候，是學pytorch、還是tensorflow、還是keras呢？其實對于這個問題，答案就是——大家千萬不要把著眼點放在這些工具的使用上，重要的是要知道它的原理。因為掌握任何一個框架，你都不會超過30分鐘。

從MATLAB在部分高校中被禁用這件事來看，就知道了我們現(xiàn)在的被動。用過MATLAB的人都知道，它之所以是工科神器，不僅僅是矩陣運算功能，更重要的是里邊的simulink 功能。

而simulink這種系統(tǒng)化的工具，要做起來就需要時間的積累，而且需要掌握核心的技術(shù)。而現(xiàn)在如果我們沒有掌握MATLAB的核心能力，一旦情況發(fā)生變化，就像現(xiàn)在這樣變得很被動。

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掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對你能否真正掌握AI的核心知識，至關(guān)重要！

在如火如荼的AI領(lǐng)域也是一樣。AI已經(jīng)進入了我們生活的方方面面，從手機的語音識別，到輸入法的自動糾錯，到每天打開淘寶自動給你推薦的寶貝，再到抖音天天刷出來的好玩視頻，背后都是人工智能的力量。

然而，人工智能的發(fā)展并不是一帆風順，曾一度停滯不前。但從1970年代開始，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(neural netoworks)的出現(xiàn)，使得AI能夠識別復雜的圖形圖像，能夠識別語言，能夠圍棋戰(zhàn)勝人類的世界冠軍。這些背后，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的作用功不可沒。而徹底的掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對你能否真正掌握AI的核心知識，至關(guān)重要！

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3天，從零開始創(chuàng)造一個屬于你自己的，專家級的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架！

為了讓大家徹底掌握人工智能，深度學習的核心知識 – 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(neural networks)，我們會在3天的時間內(nèi)，帶領(lǐng)大家，使用Python，自己從零開始創(chuàng)造一個屬于你自己的，專家級的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架，最終能夠?qū)崿F(xiàn)手寫數(shù)字識別，經(jīng)過簡單改造，就可以實現(xiàn)目標檢測、語言翻譯等復雜功能！

當你能夠自己創(chuàng)作神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架的時候，不論是pyTorch，tensorflow，keras還是新出現(xiàn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，你都會在30分鐘會熟悉它的用法。這樣，我們再遇到不能使用別人的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之時，也保持了我們自己的創(chuàng)作能力。

當然，通過3天《深度學習框架原理創(chuàng)造實戰(zhàn)訓練營》這個課程，你可以一次性掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理，進一步探索激動人心的人工智能。一旦你掌握了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，你可以將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核心思想用到不同的問題中。

在這里，我們將不會把視野限制在調(diào)用別人的功能，而是通過自己創(chuàng)造神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，優(yōu)雅、從容的理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，理解真正的原理。