欢迎来到《使用 TensorFlow 2 的概率深度学习》课程！

如果你对机器学习和深度学习感兴趣，尤其是想要深入理解如何将概率方法应用于模型，那么 Coursera 上的这门课程将是一个绝佳的选择。该课程不仅构建了之前课程中学习的 TensorFlow 基础，还专注于深度学习中的概率方法。这些方法在处理现实世界中的数据集时，能够更好地量化噪声和不确定性。

课程结构概述

课程共分为几个部分，每一部分都将引导学员渐进式地掌握关键概念：

TensorFlow 分布：学习如何使用 TensorFlow Probability (TFP) 库的分布对象，以及如何从这些分布中采样和计算概率。课程中的编程作业将让你有机会实现一个基于 Iris 数据集的朴素贝叶斯分类器。
概率层与贝叶斯神经网络：重点在于如何使用 TFP 的概率层来构建能够提供不确定性度量的深度学习模型。你将开发一个用于 MNIST 和 MNIST-C 数据集的贝叶斯 CNN。
双射变换与归一化流：学习如何使用 TFP 的双射对象来实现这些变换并学习复杂的数据分布。编程作业将要求你为 LSUN 卧室数据集开发 RealNVP 归一化流模型。
变分自编码器：这是最流行的一种生成模型类型之一。在这一周，你将学习如何实现变分自编码器，并使用训练好的网络编码数据示例。编程作业将涉及一个名人面孔的数据集。
总结项目：在课程的最后，你将通过综合运用课程中学到的概念和工具，创建一个合成图像数据集，并在该数据集上训练变分自编码器。

这门课程适合具有基本 TensorFlow 知识的学习者，不论是数据科学家、研究人员还是开发者，都能从中受益。

如果你想深入了解深度学习中不确定性的量化以及如何利用 TensorFlow 实现这些概率模型，我强烈推荐 “使用 TensorFlow 2 的概率深度学习” 这门课程。得益于其全面的课程内容，丰富的编程作业和实际案例，定会让你在这一领域获得深刻的理解与提升。