深度神经网络给计算机视觉、语音识别、自然语言处理等领域带来了突破性的进展，在人脸识别、语音识别、机器翻译等应用的准确率达到了接近甚至超过人类的水平。深度神经网络最重要的是表示学习的能力，具备表示学习能力的原因主要在于：深度层次处理、特征空间变换。这是其思想精髓，为后续新的机器学习范式的提出具有指导意义。

这些思想精髓是如何一步一步地通过数学模型以及算法实现的呢，该课程将为您揭晓。课程在详细讲述深度学习理论的同时，通过目标识别这一任务，熟悉深度学习模型解决实际问题的流程，掌握深度学习训练以及实战中的技巧。

课程讲师

宫博

算法工程师

中科院自动化所博士

在计算机视觉与人工智能领域具有六年的研究经历，攻读博士期间，主要研究方向是模式识别与图像处理，曾在模式识别领域内国际主流期刊发表论文，参加某知名互联网公司举办的图像分割竞赛，获得第四名的成绩。