课程主页: https://www.coursera.org/learn/deep-learning-reinforcement-learning
在当今的科技行业中，深度学习和强化学习已成为最受欢迎的机器学习领域之一。Coursera上发布的深度学习与强化学习课程正是针对这两个领域的基础知识和实践应用进行详细介绍。
本课程分为多个模块，首先介绍了神经网络的基本原理。学生将了解到，神经网络为何是深度学习的基石，以及它们在各种监督学习和无监督学习中的应用。
接下来的模块深入探讨反向传播训练和Keras库的使用，帮助学生更好地理解优化神经网络所需的数学基础。同时，学员还将实际操作使用Keras解决图像加载等任务。
当学习完关于神经网络的基础知识后，课程将介绍卷积神经网络（CNNs）及其在图像处理中的应用，随后学习迁移学习和正则化技术，以防止复杂模型的过拟合。
之后，课程将介绍递归神经网络（RNNs）及其变体长短期记忆网络（LSTM），这在语音识别等AI应用中起着重要作用。
自编码器和生成模型也是课程的重要组成部分，学员将学习如何利用这些模型进行数据表示和生成图像，最终将接触强化学习，了解如何通过奖励来训练算法，而不是通过传统的减小误差的方法。
总体来说，这门课程不仅提供了理论知识，还通过实践演练帮助学生将所学应用到现实问题中。适合机器学习初学者及希望深入了解AI应用的人士。
课程主页: https://www.coursera.org/learn/deep-learning-reinforcement-learning