让各领域专家了解AI
机器之心：您刚才提到有些行业的培训，比如说金融，我想问一下培训的对象到底是什么人？比如金融行业培训的到底是交易员还是行业分析师？因为交易员对于编程不是很熟，而金融机构里面后台做编程的人，又对于金融不是很熟？
Greg Estes：我们针对的培训目标群体，一般是他们这个垂直行业领域的专家，但是对AI并不是特别熟悉。比如说宝洁，我们对宝洁里面的很多人进行培训。他们是肌肤护理的科学家或者这个领域的专家，他们对数据和编程懂得较多，但是对于AI并不是特别了解，所以我们帮助大家打造这些应用。比如说将一些AI的功能嵌入到应用中，这样有些用户只要做一张自拍，AI技术就可以告诉他，什么样的肌肤质地适合用什么样的护肤产品。另外一个例子，金融行业，很多主要的金融公司内部都有量化团队，他们用各种各样的模型来做模拟，所以他们很多时候内部有一些AI领域的专家，也会有很多数据科学家，但可能并不是AI专家，所以我们也会对这些金融机构的数据科学家进行培训。当然，给金融机构做培训通常我们只教授，但是不太能够得到一些具体的反馈，因为他们对于自己内部的算法都是非常保密的。
与此同时我们还有一个针对于公司的高管的一小时课程，主要帮助这些高管更了解AI，以及让他们知道AI在他们的业务中如何发挥作用。所以这部分不是针对程序员，这个课程称之为深度学习解密课程。深度学习解密课程并不能像其他课程一样可以实践，它更多的是一个介绍性的课程，因为这些高管没有必要去学如何编程。
机器之心：咱们所有课程是都是从零开始的吗？还是有一些教授是基于某一基础或者基于某一框架，甚至有些神经网络已经预设好？
Greg Estes：在有一些基础的课程当中，其实我们用的是增强学习的模式，神经网络是预先训练好的，然后在训练好的神经网络基础之上，让你再去进行使用。还有一些课程可能从0开始，从设计神经网络这个级别开始，当然这种课程通常都是针对一些比较具体的行业的应用。比如我们其中有一个让你从零开始建立和部署神经网络的课程，是专门用于机器人这个行业的，当然这个行业的神经网络，肯定和检测癌细胞的神经网络不太一样。所以基本上我们是每一个框架都会去教，是因为他们能够解决的问题也不太一样。所以，深度学习学院其实在这方面是非常有优势的，因为我们有各个领域的专家，基本上对每一个领域和框架都能够有相应的专业知识。所以我想很少有其他公司能够做到这一点。
至顶网：更具体的，我们与腾讯合作的这个课程什么时候能够上线？有具体的时间表吗？因为现在我们很多课程还是跟AWS合作，对于中国的开发者来说，登陆AWS其实存在一些网络问题的，不会流畅。另外我此前参加了咱们的课程培训，它里面还是很多有英文的文档，刚才也谈到了中文化，这个东西也是有具体的时间进度表吗？什么时候中国的开发者可以使用汉化的课程？
Greg Estes：一个大的时间表应该是在2018年的第一个季度。因为我们现在要从AWS云上迁移到腾讯云还有一些工作去做。关于中文文档，总体来说，英文课程文档数量肯定多于中文文档数量，当然最后肯定会尽可能多的包括在课程上启用一些能够讲中文的老师讲授一些新的课程，我们现在新的课程发展速度也是非常非常快的，甚至老的课程，在遇到一些技术更新的时候，也需要对这些课程进行调整。最开始还是Caffe，现在已经Caffe2了，Tensorflow可能也会有一些新的功能出现，通常来说一个课程推出的时候可能先是英文，然后中文课程可能中间会有一点点的时间差，但是我们尽量现在去缩短这样一个时间差。
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