课程主页: https://www.coursera.org/learn/cnns-and-rnns
在当今人工智能与机器学习快速发展的时代，掌握深度学习的基础知识显得尤为重要。最近，我在Coursera上学习了一门名为《CNN与RNN基础知识》的课程，这是一门专注于卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）基本概念的课程，非常适合希望深入了解计算机视觉和自然语言处理的学习者。
这门课程分为五个周：
- 第1周：CNN基础 – 学习卷积神经网络的基础知识。
- 第2周：卷积与池化 – 深入了解卷积操作和池化操作的核心概念。
- 第3周：CNN结构 – 讲解CNN的结构组成及其工作原理。
- 第4周：递归神经网络 – 理解递归神经网络的基本概念及其应用。
- 第5周：LSTM与GRU – 学习递归神经网络的两种变体，长短期记忆（LSTM）和门控递归单元（GRU）。
这门课程通俗易懂，即使是初学者也能轻松跟上进度。每一节课都有理论与实践相结合的讲解，帮助学生将抽象概念落实到具体的项目中。
总的来说，如果你对深度学习感兴趣，或者希望在计算机视觉与自然语言处理领域获得一个坚实的基础，那么这门《CNN与RNN基础知识》课程绝对值得推荐！希望大家能在学习中收获满满！
课程主页: https://www.coursera.org/learn/cnns-and-rnns