课程主页: https://www.coursera.org/learn/building-deep-learning-models-with-tensorflow
在这个信息爆炸的时代，数据是现代社会中最有价值的资源之一。然而，大多数世界上的数据都是未标记和非结构化的，传统的浅层神经网络往往无法有效捕捉到图像、声音以及文本数据中的相关结构。为了应对这一挑战，深度学习的强大能力应运而生，使之能够发掘这些数据中的隐藏结构。
Coursera提供的《使用TensorFlow构建深度学习模型》课程就是这样的一个机会。该课程的设计旨在帮助学习者熟悉TensorFlow库，并通过不同的数据类型应用深度学习，解决实际问题。
**课程大纲**：
1. **介绍**：
– 学习TensorFlow的基本知识。
– 创建线性和逻辑回归模型。
– 深度学习的基础知识。
2. **监督学习模型**：
– 学习卷积神经网络及其基本构建块，如卷积和特征学习。
– 理解流行的MNIST数据库。
– 使用Python和TensorFlow构建多层感知器和卷积神经网络。
3. **监督学习模型（续）**：
– 学习递归神经网络以及长短时记忆（LSTM）模型。
– 理解递归神经张量网络理论。
– 将递归神经网络应用于语言建模。
4. **非监督深度学习模型**：
– 学习非监督学习的应用。
– 学习限制玻尔兹曼机（RBM）及其训练方法。
– 将RBMs应用于推荐系统的构建。
5. **非监督深度学习模型（续）与扩展**：
– 主要学习自编码器及其架构。
无论您是深度学习的初学者还是希望进一步提升技能的开发者，这门课程都为您提供了系统而深入的学习机会。通过课程的学习，您将建立起深度学习的基本概念与实践能力，能够在各种领域中应用此技术，解决复杂的问题。参与者还将能够通过实践操作，掌握如何使用TensorFlow进行模型构建和优化。
总体来说，《使用TensorFlow构建深度学习模型》课程为学习者提供了全面的深度学习知识，帮助他们在这一快速发展的领域中站稳脚跟，为日后的应用与研究打下坚实基础。
课程主页: https://www.coursera.org/learn/building-deep-learning-models-with-tensorflow