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人工智能在最近两年发展迅速。

这得益于深度学习领域的学术突破，以及各大互联网公司积极投入，将学术成果转化为工程产品。

TensorFlow作为Google重磅推出的机器学习框架，在开源第一个月就成为GitHub最受欢迎的机器学习项目。

2月15日Google召开第一届TensorFlow峰会，正式对外发布1.0版本。

这标志着TensorFlow作为工程化做的最好的机器学习框架，已经在稳定性和可靠性上满足生产需要。

本次工作坊将带大家从零开始，使用TensorFlow搭建能够识别门牌号的神经网络。

通过本期活动，你将了解TensorFlow的编程范式、深度学习的基本知识、以及如何在自己的产品中使用TensorFlow和深度学习。

如果你：

• 对人工智能和深度学习有热情，希望未来朝这个方向发展的工程师；

• 具有一定编程基础，能够使用Python编写代码；

• 具有一定数学基础，可以理解基本的矩阵运算，多元函数求导等。

那么恭喜你，你特别适合本期工作坊。

Talk is cheap, get your hands dirty！

来吧，报名走起～

【时间地点】

2017年3月4日（周六）10:00—18:00

成都市高新区天府大道中段1268号天府软件园E1-1栋7楼，ThoughtWorks成都办公室。

【活动日程】

09:30—10:00  签到&开场

10:00—10:30  Topic 1

《工程化最好的深度学习框架：TensorFlow》佟达

10:30—11:00  Topic 2

《线性回归介绍及TensorFlow基本操作介绍》白发川

11:00—11:20  Q&A

11:20—11:30  茶歇

11:30—12:30  Target 1 （60mins）

用线性回归模型识别门牌号

12:30—13:30  午餐

13:30—14:00  Topic 3

《神经网络介绍》吴志平

14:00—14:10  Q&A

14:10—15:10  Target 2 （60mins）

使用神经网络模型识别门牌号

15:10—15:20  茶歇

15:20—15:50  Topic 4

《卷积神经网络介绍》张耀丹

15:50—16:00  Q&A

16:00—17:00  Target （60mins）

使用卷积神经网络模型识别门牌号

17:00—17:05  茶歇

17:05—17:35  Topic 5

《将机器学习模型部署到Android上实现实时图像识别》 廖光明

17:35—17:45  Q&A

17:45—18:00  反馈&合影留念

【讲师介绍】

Topic 1 ：《工程化最好的深度学习框架：TensorFlow》

专注于深度学习与智能系统的设计和研发。

对于深度学习、大数据架构、云计算、DevOps等有深入研究。

致力于将学术界先进的AI技术转化为工程应用，帮助创新型企业构建生产力IT系统，打造智慧企业。

同时积极参与开源软件社区，是多个开源项目的贡献者。

 Topic 2 ：《将机器学习模型部署到Android上实现实时图像识别》

在机器学习、服务端架构、数据分析、移动支付等领域有较深的积累。

参与翻译《Scala High Performance Programming》（待出版）。

 Topic 3 :《神经网络介绍》

主要从事敏捷软件开发团队软件开发工作，熟悉Web、API相关设计开发。

目前正专注于基于Tensorflow的深度学习、人工智能研究开发。

  Topic 4 :《卷积神经网络介绍》

 目前负责某金融企业客户数据管理项目。

 对数据的治理和分析、利用深度神经网络解决计算机视觉问题有丰富的经验。

 Topic 5 ：《线性回归介绍及TensorFlow基本操作介绍》

长期从事大数据处理相关工作。

曾负责设计和实现金融，工业，互联网等多个领域的大数据平台建设和数据处理。

对海量数据下的存储，处理，多维分析有着相当丰富的经验。

【活动福利】

参与者将有机会获得ThoughtWorks提供的精美礼品如技术雷达T-shirt (程序猿必备）、钥匙扣、手机挂件等。

还有更多神秘大礼等你来拿噢～