想象一下，你是一個即将離開大學校園，有志創業的學生。
或許是一個事業小有所成，想要跟上ai這波浪潮的創業者。
或許你隻是一個躊躇滿志，雖然不是相關專業，卻想要為這個領域做出自己的貢獻的年輕學者。
或許你的腦海中已經有一個清晰的畫面，知道ai能為自己的事業起到什麼幫助，或許你隻是想享受探索這門學科的過程，但萬事開頭難，在最初的時刻你很有可能你會被一個問題所困擾：我該從何開始？
ai并不是一門簡單的學科，ai算法的開發和調試并沒有一個統一的、內建了大量api友善調用的平台和語言，目前的人工智能開發平台仍然處于一種半蠻荒的狀态。許多功能需要自己親自去搭建和實作。
不過幸運的是，這個領域受到了足夠多的重視，是以許多巨頭都針對它開發了自己的平台，這其中就包括谷歌的tensorflow。谷歌deepmind在ai領域的造詣已經人盡皆知，其推出的這款開發語言平台也不禁引人遐想，那麼，tensorflow到底适合如何拿來做開發？能不能為你的研究或者産品帶來更好的機會？
我們可以在網上查到的是，tensorflow的開發者社群相當活躍，曾經面臨的技術障礙基本掃清，有一些高品質的元架構、版本進度管理完善，有着出色的測試結果。同時也有一些缺點，如在循環神經網絡的實作方面還存在不足、文檔尚不完善、對gpu性能的壓榨過于嚴重等。但這些對真正的算法開發來說到底意味着什麼？tensorflow的性能實際上相當強大，但上手也較難，應該如何開始學習才能玩轉它？
本期公開課我們邀請到了科技公司nielsen的機器學習實驗室的負責人李加波博士，他帶領的團隊利用基于tensorflow自己改進的算法成功運用在了公司的精準廣告推送業務中。在産業界的十多年中，李博士始終堅持學術研究與産業應用相結合，長期保持與學術界的緊密合作，并将學術成果引入到軟體創新中。
李博士對各種複雜科學計算算法問題有極緻的追求，并發明了一系列不同學科的優秀算法。對tensorflow的選擇和基于其進行的優化也是這種追求的展現。這次就讓他同我們講講，如何選擇最适合自己的平台，以及當這些平台無法滿足自己的需要的時候，該從哪個角度入手去改進它？由于李博士人在美國，我們此次将把時間調整到上午10點，周四上午，我們不見不散~
本文作者：黃鑫