课程主页: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-calculus
在当今快速发展的数据科学和人工智能领域，微积分作为一门基础学科，显得尤为重要。Coursera 上的《机器学习与数据科学中的微积分》课程为学习者提供了掌握微积分在机器学习中的应用的绝佳机会。
课程概述：完成本课程后，学习者将能够：
– 分析性地优化机器学习中常用的不同类型函数，利用导数和梯度的属性。
– 使用一阶（梯度下降法）和二阶（牛顿法）迭代方法近似优化机器学习中常见的不同类型函数。
– 直观地解释机器学习中不同类型函数的微分。
– 执行梯度下降。
课程大纲：
第一周 – 导数与优化
在这一周，你将学习导数的基本概念以及如何使用导数进行优化。
第二周 – 梯度与梯度下降
本周将深入探讨梯度的概念，以及如何将其应用于梯度下降的实际操作中。
第三周 – 神经网络中的优化与牛顿法
这一周将聚焦于在神经网络中的函数优化，并介绍牛顿法的应用。
总的来说，这门课程内容充实，适合希望在数据科学和机器学习领域进一步发展的学习者。无论你是初学者还是已有基础的从业者，课程都能帮助你提升对微积分在实际应用中的理解。通过实践与理论相结合，学习者将能够更充分地掌握微积分的精髓，并应用于不同的机器学习技术中。值得一提的是，课程的授课风格生动，易于理解，非常适合自学。整体来看，这是一门非常值得参加的课程！
课程主页: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-calculus