课程主页: https://www.coursera.org/learn/introduction-to-deep-learning-with-keras
随着深度学习和人工智能的迅猛发展，越来越多的人想要了解这方面的知识。《Introduction to Deep Learning & Neural Networks with Keras》课程恰好满足了这一需求。课程从深度学习的基本概念开始，逐步深入到神经网络的复杂结构和应用，适合所有想要进入这一领域的学习者。
在课程的第一模块中，我们了解到深度学习的诸多激动人心的应用，以及为什么现在学习深度学习是最佳时机。讲师通过生动的实例，讲解了神经网络的基本原理以及数据是如何在神经网络中前馈的。
进入第二模块，我们学习了人工神经网络中的关键概念，包括梯度下降算法、反向传播及其在优化变量方面的应用。同时，课程也讨论了消失梯度问题以及激活函数的作用，这些内容对理解深度学习模型的工作原理至关重要。
第三模块专注于Keras及其他深度学习库（如PyTorch和TensorFlow），学习如何利用Keras库建设回归与分类模型。Keras因其简洁易用而受到广泛欢迎，非常适合初学者。
在接下来的深度学习模型模块中，课程详细讲解了浅层神经网络与深层神经网络之间的差异，包括卷积神经网络和递归神经网络的原理与构建方法。这些知识对于进一步构建复杂的深度学习模型至关重要。
最后，课程通过一个项目结合所学知识，要求学员运用Keras库构建回归模型，激励学生在实践中探索模型的深度和宽度。
总的来说，这门课程以其系统的知识体系和实际项目相结合的方式，为初学者提供了一个良好的深度学习基础，值得推荐！
课程主页: https://www.coursera.org/learn/introduction-to-deep-learning-with-keras