几行代码，零基础AI小白也能上手开发图像分类器。5 月 16 日，早 9:30 直播等你，带你线上完成基于 TF2.2 的宠物分类器。

进入 AI 时代，想成为一名 AI 开发者却不是一件那么容易的事情。很多大厂对机器学习工程师的招聘要求都已经提升到了硕士和博士，面试时也往往要经历几轮笔试、闯过重重关卡，涉及的知识包括各种机器学习算法、产业实践、概率论等数理知识，机器学习已经成为了高门槛的行业之一。

轻量开发，有多轻？

 

随着Tensorflow 等计算框架的逐渐成熟，越来越多的机器学习应用开始使用 AI 开发工具部署，脱离 AI 开发工具进行机器学习模型的开发，在产业实践中几乎已经不可见。

计算框架的使用降低了初学者进入机器学习领域的门槛，但同时也增加了需要学习机器学习开发的知识内容。好消息是，对于普通人而言，通过使用 Tessorflow 等计算框架，搭建属于自己的机器学习模型不再是一个遥不可及的梦想。

本次直播中，我们就将带领大家基于 TensorFlow 的最新版本 TF2.2 完成开发；任务选择的是图像分类任务。图像分类是计算机视觉中最为基础的任务之一，计算机视觉最初的发展和应用，就是从图片分类开始的。

通过使用 Tessorflow 等计算框架和已有的算法工具包，只用几行代码，零基础小白也可以快速搭建自己的图片分类模型。

 

轻量算法 MobileNet 是什么？

 

在 AI 涉及的诸多技术方向中，计算机视觉是近年来非常热门、也是发展较为成熟的领域之一，吸引了大批行内外的开发者与应用者的关注。

从最初的卷积神经网络 (CNN)，到后来的残差神经网络系列 (ResNet)，计算机视觉的算法经历了飞速的发展；另外，应用计算机视觉技术的设备也在不断革新，逐渐从电脑扩展到手机等移动端或嵌入式设备，这就对计算机视觉算法的效率也提出了更高要求。

为了适应在移动端上进行边缘计算的需求，2017年，Google 提出了 MobileNet v1，该网络可以理解为轻量级的 CNN ，能够更好地应用在移动端计算中。2018年和2019年， Google 又提出了 MobileNet v2 和 v3，通过增加倒残差模块 (Inverted Residuals)、使用神经架构搜索技术 (NAS)等进一步提升算法效率。MobileNet 已经成为了边缘计算领域不可不学的算法。

 

干货满满的直播

 

通过这次直播，你将学习并了解到：

• AI 重要技术领域之计算机视觉中的图像分类任务，掌握近十年来的发展脉络与进程

• 学习“轻量级” MobileNet 模型，带你了解当下可植入于移动端的“瘦身算法”

• AI 工具使用与开发技能 + 1，而且还是主流 AI框架 TF 的最新版本（TensorFlow 2.2）

• AI 开发应用项目 +1；下次你可以用更专业、更上道的解释讲给别人，也可以在自己的课程、项目设计中，增添一个大亮点

• 直播中，还可以与嘉宾提问互动，与其他码友探讨交流

 

直播详细信息

       

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讲师介绍

彭靖田， Google Developers Expert，Pinlan Co-founder & CTO，《深入理解TensorFlow》作者。视频课程《Google开发专家带你快速入门AI》《TensorFlow快速入门与实战》作者。加州大学圣迭戈分校访问学者，毕业于浙江大学竺可桢学院求是科学班。曾任才云人工智能云平台 Clever负责人，华为公司深度学习团队核心成员，主要参与华为深度学习平台的设计和研发工作。

 

直播前准备

 

为了帮助大家更快入门，老师还免费开放了 2 小节付费课程内容、Github 代码库，供大家学习~

预热学习，两节内容直播前免费畅听：

https://edu.csdn.net/course/detail/26109

线上开发环境准备，可参考 GitHub 地址：

https://github.com/DjangoPeng/keras-101

扫码入群，还可了解更多PPT、回放与课程信息： 

7月 3-4日，由 CSDN 举办的 AI 开发者万人大会也将通过在线直播的形式与大家见面！此外，3-6月，还为大家准备了 15+场丰富、专业、深度的 AI 直播课。豪华的嘉宾阵容，精彩硬核的内容，限时免费享“一次报名参与所有”哦！

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