【重要】免费GPU+数据代码！有三AI联合阿里天池推出深度学习训练营，任何基础都可以学习
粉丝朋友们，有三AI与阿里天池新一轮的长期合作开始了，近日首先推出了一套深度学习训练营——基于人脸的常见表情识别。通过在线云端开发环境，用户可在 DSW 中利用阿里云提供的 CPU/GPU算力资源实现云端编程，无需任何运维配置即可直接开启Jupyter Notebook 编写，调试，运行 Python 代码。让深度学习项目学习和开发变得更加容易。
对于初学者而言，完整完成一个深度学习项目，可以帮助建立起系统的思维框架；对于深度学习开发者而言，缺少 GPU 算力资源可谓是寸步难行，特别对那些实验室没有 GPU 设备，而又想从事深度学习开发的学生。
但是，这个训练营给这两类人群带来了福音，对于初学者，这个训练营通过：深度学习基础知识；数据获取与整理；模型搭建、训练与测试三个任务，带领大家完整完成一个深度学习项目（使用的是 PyTorch 框架），建立起学习深度学习的信心。对于深度学习开发者而言，阿里天池免费提供了 CPU：2C4G，GPU：P100 工业级算力，白嫖 GPU 算力它不香吗，还能省下不少钱呢。
下面将介绍如何学习这个深度学习训练营，以及如何白嫖阿里天池的 GPU。
注册账号
首先，得注册一个账号，注册地址为：https://tianchi.aliyun.com/s/3d7c81be764322577485e44bce1d9cd8（复制链接到浏览器打开，建议使用电脑端操作），注意：
(1) 一定要通过本链接地址，而不要自行打开天池的界面。(2) 一定要在电脑端通过注册的方式登录，如果通过其他登录，还得进行身份认证，非常麻烦。
在点击刚才的链接后，可以看到右上角注册按钮
点击进入填写相关信息
确认后即可完成注册
如何参加训练营
本次深度学习训练营的链接是：https://tianchi.aliyun.com/s/3d7c81be764322577485e44bce1d9cd8 （复制到浏览器打开，这个更建议在电脑端操作）
进入以后，页面往下拉动，你会发现本次深度学习训练营的三个任务，分别是深度学习基础知识；数据获取与整理；模型搭建、训练与测试，其中 Task1 是纯理论知识，Task 2、Task3 是实战项目，各位读者通过点击『点击开始学习』按钮即可学习对应 Task 的课程。
进入 Task 后，系统会自动从服务器上下载课程，三个任务的截图分别如下：（PS：使用Ctrl + Enter 可以运行文档中的代码，而且直接显示出结果，非常的方便）
这个训练营的目的就是带大家完成一个人脸常见表情识别的项目，一个演示 Demo 如下：
上面介绍了本次训练营的相关内容，接下来就是教各位深度学习开发者白嫖 GPU 算力的教程。
GPU使用指南
阿里云平台是在线 Jupyter，以 notebook 的形式运行代码，基础的页面如下所示：
(1) 新建 notebook 文件
Jupyter Notebook 是一个基于Web的交互式计算环境，适用多种编程语言，即使只运行一行代码，也可以立即显示结果。新建 Notebook 也很简单，可以看下面的截图。
(2) 切换GPU
点击页面右侧小箭头，可以看到 GPU 的配置情况，点击切换，即可拥有免费的 GPU 算力，每次可以使用 8 小时，时间到了再开启，还有 8 小时，其实就相当于无限使用！
(3) 上传文件与使用
既然拥有了免费的 GPU 算力，那么如何跑自己的代码呢，首先得有一个存放文件的地方，很幸运，阿里云给我们每个人提供了 5G 的存储空间，用来存放代码和数据集。下面介绍如何上传文件并使用。
主要有两种方法：
按键上传：界面有上传按键可以选取文件进行上传
拖拽上传：将文件拖拽至文件区域即可完成上传
(4) 支持 Linux 终端
也许有读者不习惯使用 Notebook，没有关系，阿里云平台是也支持 Liunux 终端使用，只需上传脚本和数据，便可以运行程序了，开始你的炼丹之路了。
以上就是有三AI给大家带来的福利，不要忘记了，注册地址是：https://tianchi.aliyun.com/s/3d7c81be764322577485e44bce1d9cd8
大家可以及时注册，这次的课程只是开始，后续还有其他惊喜！
有三AI终身计算机视觉学习季划
有三AI季划是我们推出的终身计算机视觉培养计划，有三作为主要导师直接带领，囊括随时一对一答疑，微信群交流，线下活动，多本自写的书籍，图文课件与代码，一年免费的知识星球社区资源，了解详细请阅读以下文章：
【重要】言有三一对一随时答疑指导最后报名，2021年（春节后）将取消
【CV春季划】言有三手把手带你从0基础学好深度学习与计算机视觉，附视频解读
【CV夏季划】告别入门，提升眼界，从掌握最有价值的那些CV方向开始
【CV秋季划】生成对抗网络GAN有哪些研究和应用，如何循序渐进地学习好？