课程介绍与评测：卷积神经网络与递归神经网络基础

10 月 12, 2024 #Coursera, #GRU, #LSTM, #人工智能, #卷积神经网络, #在线学习, #深度学习, #自然语言处理, #计算机视觉, #递归神经网络

随着人工智能技术的快速发展，神经网络的应用愈加广泛，尤其是在计算机视觉和自然语言处理领域。本课程《卷积神经网络与递归神经网络基础》在Coursera平台上发布，旨在帮助学习者掌握卷积神经网络（CNNs）和递归神经网络（RNNs）的基本概念。

在课程的第一周，学习者将了解CNN的基本概念，学习如何构建计算机视觉的基础模型。第二周将深入探讨CNN中的两个主要操作——卷积和池化，这些是理解卷积神经网络的核心内容。第三周，我们将讨论CNN的结构，帮助学习者了解如何将卷积层、池化层等组合成一个完整的网络。

课程的重点不仅在于CNN，还包括RNN的基础。在第四周，学习者将接触到RNN的概念和结构。最后一周将介绍RNN的两个重要变型——长期短期记忆（LSTM）和门控循环单元（GRU），这对于处理序列数据至关重要。

整体而言，这门课程通过理论与实践的结合，让学习者能够掌握CNN和RNN的基本原理与应用，适合对深度学习感兴趣的初学者以及希望提升自己技能的技术人员。