课程主页: https://www.coursera.org/learn/introduction-to-deep-learning-with-keras
课程概述
如果你想开始深度学习的职业生涯，那么“深度学习与神经网络入门：使用Keras”的课程绝对是一个不错的选择。该课程不仅会向你介绍深度学习领域的基础知识，而且还会解答许多人目前常问的问题，例如什么是深度学习，深度学习模型与人工神经网络的不同。通过本课程，你将学习到不同的深度学习模型，并使用Keras库构建你的第一个深度学习模型。
课程内容
1. 神经网络与深度学习介绍
在这一模块中，你将了解深度学习的激动人心的应用，以及为何现在是学习深度学习的最佳时机。你还将了解到神经网络的基本概念，以及大多数深度学习算法是如何受到人脑功能和神经元数据处理方式的启发。最后，你将学习神经网络如何通过网络向前馈送数据。
2. 人工神经网络
这一模块将向你介绍梯度下降算法及其在定义函数下变量优化的过程。你将学习反向传播以及神经网络如何学习并更新权重和偏差。此外，你将了解到消失梯度问题和激活函数的使用。
3. Keras与深度学习库
在这个模块中，你将了解不同的深度学习库，包括Keras、PyTorch和TensorFlow。你还将学习如何使用Keras库构建回归和分类模型。
4. 深度学习模型
在这一模块，你将学习浅层神经网络与深层神经网络之间的区别，了解卷积网络并使用Keras库来构建这些网络。最后，你还将学习递归神经网络和自编码器的相关知识。
5. 课程项目
在最后一个模块中，你将通过一个课程项目结束课程。这将包括使用Keras库构建一个回归模型，并实验模型的深度和宽度。
学习效果
完成该课程后，学习者将能够详细描述神经网络的结构与功能，理解深度学习的基础概念，使用Keras构建简单的深度学习模型，甚至进行模型的调优和改进。这对于那些希望在数据科学和人工智能领域工作的人来说，无疑是一个极好的起步机会。
总结
综上所述，这门“深度学习与神经网络入门：使用Keras”课程，无论是内容深度还是实用性上，都非常值得推荐。课程通过项目驱动的方式，使你在实际操作中巩固所学的知识。同时，学习Keras库也将为你今后在深度学习领域打下坚实的基础。
课程主页: https://www.coursera.org/learn/introduction-to-deep-learning-with-keras