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CUDATEK分享!顶级大咖吴恩达深度学习课程链接!

CUDATEK酷达智能 2017-10-30

CUDATEK是深度学习软硬件解决方案专家,提供GPU硬件解决方案;CUDA解决方案专家; 面向制造业,影视动漫娱乐硬件解决方案;专业计算金融GPU解决方案;IVA GPU软硬件解决方案。

吴恩达表示,AI教育不是精英教育,是通识教育,他希望通过这门课让更多人了解AI,据此建立起一个AI驱动的社会。

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课  程  链  接

https://www.coursera.org/specializations/deep-learning

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https://www.deeplearning.ai/

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总体来说,相比市面上已有的机器学习课程,deep learning.ai出品的这门课程在之前Coursera上Hinton的机器学习课程基础上又加了一些专题;课程大纲的设置上,与Stanford和CMU的课程设置比较类似,吴恩达把相关内容串讲起来进一步体系化,应该说是对初学者来说最系统专业的课程;加上英伟达为课程提供GPU,内嵌云实验环境,为课程提供实操的实验环境配合课程,及时练手,强推为机器学习入门选手首选,吴教主出品,绝对是精品。

 

当然了,课程目前还是全英授课,没有中文字幕,所以对于国内的盆友的英文也是一大挑战。

制作方

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行业合作伙伴

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课程介绍

整个课程会从8月15日开始,9月18日结束。

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Coursera界面——“深度学习专项课程”


包括5门课:

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第1课 

神经网络和深度学习

Neural Networks and Deep Learning

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在本课程中,你将学习到深度学习的基础。完成这个课程后,您将:

了解推动深度学习的主要技术趋势


能够构建,训练和应用完全连接的深层神经网络


知道如何实现高效(矢量化)神经网络


了解神经网络架构中的关键参数


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第2课

优化深度神经网络:超参数调整、正则化、最优化

Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter tuning, Regularization and Optimization

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3周后,您将:

了解行业最佳实践,构建深度学习应用程序。


能够有效地使用常用神经网络的“技巧”,包括initialization, L2 and dropout regularization, Batch normalization, gradient checking.


能够实现和应用各种优化算法,如mini-batch gradient checking.


能够实现和应用各种优化算法,如mini-batcg gradient descent,Momentum,RMSprop和Adam,并检查其收敛性。


了解如何建立培训/开发/测试集和分析偏差/方差的深度学习的新方法。

能够在TensorFlow中实现神经网络。


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第3课 

构建机器学习项目 

Structuring Machine Learning Projects

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2周后,您将:

了解如何诊断机器学习系统中的错误,以及能够确定优先考虑减少错误的最有力的方向。


了解复杂的ML设置,如不匹配的训练/测试集,并比较和/或超过人类水平的性能进行比较。


了解如何应用端到端学习,转移学习和多任务学习。


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第4课 

卷积神经网络 

Convolutional Neural Networks

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你会:

了解如何构建卷积神经网络,包括最近的变化,如残差网络。


知道如何将卷积网络应用于视觉检测和识别任务。


知道如何使用神经风格转换来产生艺术。


能够将这些算法应用于各种图像,视频和其他2D或3D数据中。


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第5课 

序列模型 

Sequence Models

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你会:

●了解如何构建和训练循环神经网络(RNN)以及常用的变体,如GRUs和LSTMs。


●能够将序列模型应用于自然语言问题,包括文本合成。


●能够将序列模型应用到音频应用中,包括语音识别和应用,语音识别和音乐合成。

吴恩达这门深度学习课是这样定价的

每月49美元,你可以看到Coursera上所有的付费课(包括这门课)。

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注册之后,可以获得七天的免费试听。不过在这之前,你首先要输入一张信用卡/储蓄卡,或者Paypal账户的相关信息,用于支付未来的学习费用。


如果7天后,你没有取消听课,每个月会从你的账上扣除49美元。

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课程教师:

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业务咨询与购买:karena@cudatek.com


上海酷达计算机科技有限公司

TEL 021-54181199


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