就在刚刚!吴恩达的这门新课程终于开放注册了

相信我的很多读者都学习过吴恩达在 Coursera 上开设的 《Machine Learning》和 《Deep Learning Specialization》课程。这两门课分别针对机器学习和深度学习,作为入门课程再合适不过了!

然而,就在 8 月 2 号,吴恩达又在 Coursera 上线了新的《TensorFlow in Practice》专项课程。显然,这门专项课程更加注重实践,而且使用现在最火热的深度学习框架 TensorFlow。课程一出,一天不到的时间就有 8000 多人注册了。

首先放上这门专项课程的主页:

TensorFlow in Practice

课程内容

如果你是一个软件开发人员,想要构建可扩展的人工智能算法,你需要了解如何使用这些工具来构建它们。这个专项课程将教您使用 TensorFlow 的最佳实践,这是一个流行的开放源码机器学习框架。在这些课程中,您将得到:

  • 学习如何在 TensorFlow 中构建机器学习模型

  • 利用深神经网络和卷积神经网络建立图像识别算法

  • 了解如何在移动和网络上部署您的模型

  • 超越图像识别,进入对象检测、文本识别等领域

  • 扩展用于自定义学习/培训的基本API

可见,这门课专注于“实践”!

其实,吴恩达的这门专项课程并不是刚刚开始注册,之前红色石头就发文介绍过这门新课。不过,当时这门专项课程仅仅开设了两门课程,并不完整。8 月 2 号,这门专项课程已经更新完整了,总共包含四门课。

1、《TensoFlow 和机器学习、深度学习的介绍》

在TensorFlow中构建计算机视觉的基本神经网络,以及如何使用卷积来改善神经网络。

2、《TenSorFlow 中的卷积神经网络》

使用数据扩增、dropout、迁移学习来改进计算机视觉模型。

3、《TenSorFlow 中的自然语言处理》

语言中的情感分析、单词嵌入、LSTM、序列模型预测单词等内容。

4、《序列、时间序列和预测》

时间序列的深度神经网络(DNN)、循环神经网络(RNN)、真实世界的时间序列数据。

其中,每个课程都将持续 4 周时间,每周需要 4~5 小时完成课程。

该专项课程的注册地址:

https://www.coursera.org/specializations/tensorflow-in-practice

课程特色

该专项课程对学员的知识要求并不高,只需要具有基本的 Python 编程和高中数学基础即可。可能读者最关心的一点是,它到底教的是 TF 1.x 还是 2.0?其所有练习都是在 Colab 上完成的、代码在 TF 1.x 和 2.0 之间是通用的等。如下图所示为课程练习题页面,代码放在贼好用的 Colab 上都不需要本地计算力。

如果你是软件开发者,想要试一试深度学习 APP,那么你可以上这门课;如果你是机器学习入门者,除了众多的理论公开课外还想学一学怎样搭个模型,那么这门课可以补足你的动手能力。

课程注册

该课程的价格是 49 美元每月,如果不喜欢包月模式,还可以 49 美元单独买下每个课程。完成注册后,你可以学习所有课程,并且完成作业后可以获得证书。

当然,如果你只想观看视频,有个更简单的方法就是每门课单独注册,然后选择“旁听”!

注意:一定要单独注册每门课程才能选择旁听哦!

课程讲师

整个 TensorFlow 系列课程的讲师是吴恩达与谷歌大脑的 Laurence Moroney,前面两课的主讲都是 Laurence Moroney。

最后,再次放上该专项课程的主页和注册地址:

TensorFlow in Practice

https://www.coursera.org/specializations/tensorflow-in-practice


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