深度学习的迁移模型

杨强教授在CCAI 2017中国人工智能大会上的分享《深度学习的迁移模型》是一个非常有价值的内容，它探讨了迁移学习在人工智能领域的重要性和未来趋势。虽然我无法直接提供链接下载服务，但我可以告诉你如何获取相关资源以及阿里云在迁移学习和深度学习方面的产品与服务，帮助你深入了解这个话题。

如何获取分享资料

1. 访问链接: 你已经提供了一个链接（https://yq.aliyun.com/download/126），通常这类链接会导向阿里云相关的资源下载页面。你可以尝试直接点击该链接查看是否可以直接下载或获取分享的PPT、视频等材料。
2. 阿里云官网: 如果上述链接不可用，建议直接访问阿里云官网（https://www.aliyun.com/）或者阿里云开发者社区（https://developer.aliyun.com/），在搜索栏中输入关键词“杨强 迁移学习”或“深度学习的迁移模型”，可能会找到相关的会议回顾、文章或视频资料。
3. 学术平台和社交媒体: 除了阿里云平台，也可以在学术论坛、研究者个人主页或如YouTube、Bilibili等视频平台上搜索相关主题，往往能找到专家演讲的录像或分享资料。

阿里云在迁移学习与深度学习方面的应用

阿里云提供了丰富的云计算产品和服务，支持包括迁移学习在内的多种机器学习和深度学习任务：

1. PAI-Studio（Platform of Artificial Intelligence）: 阿里云的机器学习平台PAI-Studio集成了大量机器学习算法和深度学习模型，用户可以通过拖拽式操作快速构建模型，其中也包括支持迁移学习的组件，帮助用户利用预训练模型快速适配新场景。

2. ModelScope: 阿里云的模型开放平台ModelScope提供了大量的预训练模型，这些模型覆盖了自然语言处理、计算机视觉等多个领域，用户可以直接调用或在此基础上进行迁移学习，加速开发进程。

3. Elastic Compute Service (ECS): 对于需要大规模计算资源的深度学习项目，ECS提供了灵活、可扩展的高性能计算实例，支持GPU和CPU等多种配置，是运行复杂模型训练的理想选择。

4. Alibaba Cloud Machine Learning Platform for AI (PAI): PAI不仅提供了强大的模型训练能力，还支持模型部署、管理及监控，使得从模型开发到上线应用的全链路更加顺畅，对于迁移学习项目的快速迭代尤其有帮助。

通过这些工具和服务，开发者和研究人员可以更高效地探索和应用迁移学习技术，推动人工智能领域的创新和发展。