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吴恩达深度学习课程中文字幕版上线网易云课堂
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发布时间:2017-08-30 16:06:37   来源:雷锋网   作者:

  原标题:重磅 | 吴恩达深度学习课程中文字幕版上线网易云课堂,可无限次观看


  雷锋网AI科技评论按:8月8号,吴恩达在推特上发布了重磅消息:deeplearning.ai 课程登录 Cousera,并同时在 Medium 发布博文介绍这套课程。仅过去21天,也就是昨天,网易云课堂对外宣布已取得deeplearning.ai公司的授权,目前是这套课程的中文版唯一的官方合作伙伴。


中文版深度学习课程介绍中文版深度学习课程介绍

  据网易官方介绍,网易中文版课程内容和Coursera 上完全一样,只是增加了中文字幕。并且这套课程在网易云课堂上是永久免费,可反复观看。值得注意的是这套免费中文版课程没有设置课下练习和检测,所以课程结束后也不会颁发学习证书。有需要证书的同学还是要到Coursera上学习,完成练习,通过检测即可获得。


  据AI科技评论了解,8月初在Coursera上发布的英文版课程,注册后前7天可免费观看全部课程内容,7天后课程服务需要付费,价格是49美元/月。配有相关配套练习,体验过的小伙伴对测设题目的设计和质量都评价很不错。


  此次网易引入中文版课程,除了忠实于原版课程内容,不做任何删减外,还会不定期安排相关行业专家进行直播互动,这无疑是为国内想学习人工智能这门课程的爱好者提供了极大便利。


  附课程内容:(来源网易云课堂)



  01 神经网络和深度学习


  开课时间: 8月29日10:00 - 12月31日0:00


  课程时长:4周


  课程负载:3小时每周


  课程分类:人工智能与数据 人工智能 IT&互联网


  这门课将为你介绍深度学习的基础知识。学完这门课,你将能够:


  理解驱动深度学习的主要技术趋势。


  能够搭建、训练并且运用全连接的深层神经网络。


  了解如何实现高效的(向量化)的神经网络。


  理解神经网络架构中的关键参数。 


  02 改善深层神经网络:超参数调试、正则化以及优化


  开课时间: 8月29日10:00 - 12月31日0:00


  课程时长:3周


  课程负载:3小时每周


  学完这门课之后,你将会:


  理解业界构建深度神经网络应用最有效的做法。


  能够高效地使用神经网络通用的技巧,包括初始化、L2和dropout正则化、Batch归一化、梯度检验。


  能够实现并应用各种优化算法,例如mini-batch、Momentum、RMSprop和Adam,并检查它们的收敛程度。


  理解深度学习时代关于如何构建训练/开发/测试集以及偏差/方差分析最新最有效的方法。


  能够用TensorFlow实现一个神经网络。


  03 结构化机器学习项目


  开课时间: 8月29日10:00 - 12月31日0:00


  课程时长:2周


  课程负载:3小时每周


  在2周的学习之后,你会:


  理解如何诊断机器学习系统中的错误


  能够优先减小误差最有效的方向


  理解复杂ML设定,例如训练/测试集不匹配,比较并/或超过人的表现


  知道如何应用端到端学习、迁移学习以及多任务学习


  04 卷积神经网络


  开课时间: 待定


  课程时长:待定周


  课程负载:待定


  通过这门课的学习,你将会:


  理解如何搭建一个神经网络,包括最新的变体,例如残余网络。


  知道如何将卷积网络应用到视觉检测和识别任务。


  知道如何使用神经风格迁移生成艺术。


  能够在图像、视频以及其他2D或3D数据上应用这些算法。


  05 序列模型


  开课时间: 待定


  课程时长:待定周


  课程负载:待定


  通过这门课的学习,你将会:


  理解如何构建并训练循环神经网络(RNN),以及一些广泛应用的变体,例如GRU和LSTM。


  能够将序列模型应用到自然语言问题中,包括文字合成。


  能够将序列模型应用到音频应用,包括语音识别和音乐合成。


  吴恩达的公开信


  各位AI的爱好者朋友们,你们好!


  我是Andrew,很高兴能在网易云课堂跟大家见面。


  在发布了《深度学习》系列课程后,很多朋友告诉我他们也想在中国访问课程,而我知道网易一直致力于传播和分享优质的教育资源,所以我决定和网易独家合作,将课程内容免费放在网易公开课和网易云课堂的平台上,供大家进行交流与学习。同时,网易云课堂还为大家提供了中英文对照字幕,以便你们更好地理解课程内容。


  我希望可以培养成千上万的人,去使用人工智能解决生活中的实际问题,创建一个人工智能驱动的社会!


 
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