如何玩转Tensorflow | 硬创公开课

2016-09-13 10:30:13     作者:黄鑫      来源:雷锋网

手把手教你选择和改造属于自己的深度学习平台。

想象一下,你是一个即将离开大学校园,有志创业的学生。

或许是一个事业小有所成,想要跟上AI这波浪潮的创业者。

或许你只是一个踌躇满志,虽然不是相关专业,却想要为这个领域做出自己的贡献的年轻学者。

或许你的脑海中已经有一个清晰的画面,知道AI能为自己的事业起到什么帮助,或许你只是想享受探索这门学科的过程,但万事开头难,在最初的时刻你很有可能你会被一个问题所困扰:我该从何开始?

AI并不是一门简单的学科,AI算法的开发和调试并没有一个统一的、集成了大量API方便调用的平台和语言,目前的人工智能开发平台仍然处于一种半蛮荒的状态。许多功能需要自己亲自去搭建和实现。

不过幸运的是,这个领域受到了足够多的重视,因此许多巨头都针对它开发了自己的平台,这其中就包括谷歌的Tensorflow。谷歌DeepMind在AI领域的造诣已经人尽皆知,其推出的这款开发语言平台也不禁引人遐想,那么,Tensorflow到底适合如何拿来做开发?能不能为你的研究或者产品带来更好的机会?

我们可以在网上查到的是,Tensorflow的开发者社区相当活跃,曾经面临的技术障碍基本扫清,有一些高质量的元框架、版本进度管理完善,有着出色的测试结果。同时也有一些缺点,如在循环神经网络的实现方面还存在不足、文档尚不完善、对GPU性能的压榨过于严重等。但这些对真正的算法开发来说到底意味着什么?Tensorflow的性能实际上相当强大,但上手也较难,应该如何开始学习才能玩转它?

本期公开课我们邀请到了科技公司Nielsen的机器学习实验室的负责人李加波博士,他带领的团队利用基于Tensorflow自己改进的算法成功运用在了公司的精准广告推送业务中。在产业界的十多年中,李博士始终坚持学术研究与产业应用相结合,长期保持与学术界的紧密合作,并将学术成果引入到软件创新中。

李博士对各种复杂科学计算算法问题有极致的追求,并发明了一系列不同学科的优秀算法。对Tensorflow的选择和基于其进行的优化也是这种追求的体现。这次就让他同我们讲讲,如何选择最适合自己的平台,以及当这些平台无法满足自己的需要的时候,该从哪个角度入手去改进它?由于李博士人在美国,我们此次将把时间调整到上午10点,周四上午,我们不见不散~

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