课程主页: https://www.coursera.org/learn/introduction-to-deep-learning-boulder
随着人工智能的迅猛发展，深度学习已成为众多应用场景（例如自然语言处理、生物医学等）的核心技术之一。在Coursera上开设的《深度学习入门》课程正是针对这一领域的基础介绍。该课程的内容涵盖了多层感知器、卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）、自编码器（AE）和生成对抗网络（GAN）等深度学习模型，学生将通过实际项目的训练来巩固所学知识。
课程第一周，我们将快速了解深度学习在自动驾驶、医学影像和机器人等领域的应用，同时也会学习到人工神经元，即感知器的相关知识，以及如何使用反向传播算法来训练神经网络。第二周则侧重于优化方法，包括随机梯度下降（SGD）及其变种，这对于神经网络的训练至关重要。
在接下来的学习中，学生将接触到卷积神经网络，学习如何处理图像数据，并参与实际项目，例如利用PCam数据集来识别癌症的传播。通过逐步深耕，课程的后期将探讨如何处理序列数据的递归神经网络，以及无监督学习方法，如自编码器和GAN。这些模块不仅帮助学生理论学习，更通过Kaggle挑战赛提升实践能力，培养他们解决实际问题的综合素质。
总的来说，这门课程内容丰富，有趣且实用，非常适合希望进入深度学习领域的初学者。如果你渴望学习深度学习基础并希望在该领域深入发展，不妨参加这个课程！
课程主页: https://www.coursera.org/learn/introduction-to-deep-learning-boulder