- 在线时间
- 480 小时
- 最后登录
- 2026-6-1
- 注册时间
- 2023-7-11
- 听众数
- 4
- 收听数
- 0
- 能力
- 0 分
- 体力
- 7823 点
- 威望
- 0 点
- 阅读权限
- 255
- 积分
- 2934
- 相册
- 0
- 日志
- 0
- 记录
- 0
- 帖子
- 1174
- 主题
- 1189
- 精华
- 0
- 分享
- 0
- 好友
- 1
该用户从未签到
 |
Coursera深度学习教程中文 笔记
/ V$ n" Q: x8 I- U课程概述这些课程专为已有一定基础(基本的编程知识,熟悉Python、对机器学习有基本了解),想要尝试进入人工智能领域的计算机专业人士准备。介绍显示:“深度学习是科技业最热门的技能之一,本课程将帮你掌握深度学习。”
; p) D% @7 \) U( R$ Z" B9 S在这5堂课中,学生将可以学习到深度学习的基础,学会构建神经网络,并用在包括吴
9 E7 t$ c7 H. ~9 l; h恩达本人在内的多位业界顶尖专家指导下创建自己的机器学习项目。 Deep Learning Specialization对卷积神经网络 (CNN)、递归神经网络 (RNN)、长短期记忆 (LSTM) 等深度学习常用的网络结构、工具和知识都有涉及。课程中也会有很多实操项目,帮助学生更好地应用自己学到的深度学习技术,解决真实世界问题。这些项目将涵盖医疗、自动驾驶、和自然语言处理等时髦领域,以及音乐生成等等。 Coursera上有一些特定方向和知识的资料,但一直没有比较全面、深入浅出的深度学习课程 《深度学习专业》的推出补上了这一空缺。
2 b7 v* i7 x8 W. r' G课程的语言是- x4 Z y* q. }
Python,使用的框架是 Google开源的 TensorFlow。最吸引人之处在于,课程导师就是吴恩达本人,两名助教均来自斯坦福 计算机系。完成课程所需时间根据不同的学习进度,大约需要 3-4个月左右。学生结课后, Coursera将授予他们 Deep Learning Specialization结业证书。“我们将帮助你掌握深度学习,理解如何应用深度学习,在人工智能业界开启你的职业
8 O3 W* U" ^# w/ v( z9 C" i4 [* q生涯。”吴恩达在课程页面中提到。
% R: O" c6 r$ m
, v' ?2 }/ J9 C, A3 D; G
4 {% S: `7 C( w% U! p+ Z) s% r5 ` |
zan
|