快速成为深度学习全栈工程师

过去几年，得益于高速的计算芯片（GPU）及大量的标注数据，作为当下最流行的机器学习方法，深度学习在各个应用领域中都取得了突破性的成绩，例如：辅助驾驶，人机交互，医疗诊断，视频分析，自动翻译等。从而使得深度学习全栈工程师（即独自一人设计整套深度学习工业生产系统）供不应求，月薪平均尽达到4万人民币/月。

我们将以工业上经典项目人脸识别系统以及高阶项目人体姿态估计系统来带领大家学习到如何根据客户需求设计出自己的深度学习解决方案，更有大量工业前沿技术如半精度训练、模型压缩及量化等。学习完系列课程之后不仅对Python语言、PyTorch、TensorFlow、MXNet等主流框架得心应手，更能准确抓住客户需求的核心，设计和训练出高精度的模型、使用模型的压缩和量化大量减小算法的时间和空间复杂度，及快速布局在多种设备上，包括大型服务器和树莓派，从而达到根据客户需求游刃有余地设计高效的深度学习系统。作为深度学习全栈工程师，在任何公司的深度学习相关岗位上都能得心应手，初入职年薪20万，工作2至3年后年薪可达35万+。

本系列课程将分为三次课：

《快速成为深度学习全栈工程师》

《深度学习全栈工程师进阶案例实战》

《深度学习全栈工程师的究极进化》。

本次课程《快速成为深度学习全栈工程师》将教授深度学习基础知识，用CIFAR-100作为例子动手设计整个深度学习项目的生产环境和流程；

预计2020年2月开设《深度学习全栈工程师进阶案例实战》将教授深度学习和半精度训练的理论知识，以及物体分类、人脸检测、人脸识别的实战项目；

预计5月开设《深度学习全栈工程师的究极进化》将教授深度学习高阶理论知识、大规模分布式的原理和模型的量化与压缩，以及多人体姿态识别实战项目。

本次课程为入门课程：《快速成为深度学习全栈工程师》。