课程主页: https://www.coursera.org/learn/unsupervised-learning-recommenders-reinforcement-learning
课程简介
《无监督学习、推荐系统与强化学习》是深度学习人工智能（DeepLearning.AI）与斯坦福大学在线合作推出的机器学习专项课程的第三部分。这门课程面向初学者，旨在帮助学习者掌握无监督学习、推荐系统和强化学习的基本概念与技术。
课程内容概述
在本课程中，学习者将通过以下几个模块深入学习：
- 无监督学习：这一模块重点介绍了两种关键的无监督学习算法：聚类和异常检测。学生们将掌握如何在没有标签数据的情况下识别模式和异常。
- 推荐系统：课程将指导学员如何利用协同过滤和基于内容的深度学习方法构建推荐系统。这样的技术在电商、社交媒体等领域被广泛应用，可以根据用户的行为与偏好，提供个性化的推荐。
- 强化学习：在这一部分，学习者将探讨强化学习的基本原理，并建立一个深度Q学习神经网络，用于将虚拟登月器安全着陆在火星。这不仅提高了学习的趣味性，也让学员能够直观感受到强化学习真实世界的应用。
学习体验
这门课程通过视频讲解、编程作业和项目案例，帮助学员在实践中掌握理论知识。讲师们都来自于顶尖学术机构和行业，课程内容内容丰富、实例丰富，使得即便是零基础的学习者也能快速上手。
总结
总的来说，《无监督学习、推荐系统与强化学习》是一门非常适合机器学习入门者的课程。它涵盖了现代机器学习中非常重要的三个领域，既实用又有趣，能够为进一步的深造奠定坚实的基础。
课程主页: https://www.coursera.org/learn/unsupervised-learning-recommenders-reinforcement-learning