课程主页: https://www.coursera.org/learn/tensorflow-sequences-time-series-and-prediction
在当今数据驱动的世界中，时间序列数据的处理和预测成为了软件开发人员面临的重要挑战之一。如果你想要构建可扩展的人工智能算法，了解如何有效地使用工具构建这些算法至关重要。Coursera上的《序列、时间序列与预测》课程正是为此而设计的，使你能够深入理解如何在TensorFlow中使用最佳实践来构建时间序列模型。
本课程的总体架构分为几个部分。首先，我们将学习如何准备时间序列数据，包括数据的清洗和预处理，以确保模型能够接受高质量的输入。接着，通过实现深度神经网络（DNNs），你将学习如何识别趋势和季节性等时间序列的常见属性，并进行未来值的预测。
随后，课程将深入介绍递归神经网络（RNNs）及其变种长短期记忆网络（LSTM），这些方法对于分类和预测顺序数据非常有用。通过实际的数据示例，你将能够将RNNs应用于时间序列预测。
最后，课程将结合卷积神经网络（ConvNets）及时间序列的实际应用，使用一个长达数百年的实际数据序列（如太阳黑子活动的变化），来进行预测。这个实践环节将帮助你更好地理解神经网络在处理时间序列数据时的强大能力。
总而言之，这门课程提供了丰富的理论知识与实践经验，是任何想在软件开发和机器学习领域进一步发展的人的绝佳选择。
课程主页: https://www.coursera.org/learn/tensorflow-sequences-time-series-and-prediction