上线十年,吴恩达机器学习课程全面升级,Python教学+更多应用,本月开课

大数据文摘

共 2470字,需浏览 5分钟

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2022-06-09 01:56

大数据文摘作品

作者:Mickey


今年,吴恩达的深度学习课程就上线整整十周年了。

 

十年来,这门课程成为了无数AI人的入门课程,全球有超过60万人注册过这门课,这也让吴恩达成为了“全民AI老师”。

 

 

这门深度系列的课程面向希望入行深度学习的从业者,要求学生有一定的数学基础以及统计学知识储备,虽然课程有趣简单好上手,但随着时间推进,这门课程并不能满足所有人的需求。

 

特别是在课程语言的设计上,由于课程设计编写时日已久,大部分的内容使用的仍然是Matlab/Octave语言。十年来,编程世界日新月异,更新更简单的编程工具也层出不穷,例如Python,正成为当前最流行的编程语言。而据已放出的介绍信息,本次课程的最大更新,就是使用 Python 而非 Octave 作为教学语言。

 

同时,吴恩达在十年来也在业界走了一大圈,从应用端获取了不少新的知识,因此,新版的课程也理所当然的加入了这些新的应用内容。

 

虽然具体的开课时间还不确定,但是在本月,我们就能看到崭新的机器学习课程了。

 

话不多说,先放上新课程的注册链接:

https://www.deeplearning.ai/program/machine-learning-specialization/


超过6万注册,经典仍在

去年,斯坦福Daily’s Data Team数据团队精心设计了一个课题,对十年来斯坦福所有与人工智能有关的计算机科学课程进行了分析,想要了解这个行业是如何变化的,以一窥这个行业十年来的发展。

 

其中,吴恩达教授大热的机器学习课程CS229:机器学习是过去10年来最受欢迎的课程,从2010-11年的318名学生增加到2019-20年的869名学生。

 

 

增长的驱动因素是学生需求的爆炸性增长。

 

在计算机科学系中存在的多个方向中,选择人工智能方向的是最多的。此外,计算机科学系以外的学生越来越多地在该系学习人工智能课程。

 

不过,就在昨天,随着课程十周年的到来,吴恩达的机器学习课程也告一段落。

 

上周,Stanford Online 和 DeepLearning.AI 团队宣布了一项重要通知:《机器学习》课程将从 2022 年 6 月 14 日起关闭在 Coursera 上的新学员注册。

 

课程《机器学习》将于 2022 年 6 月 14 日停止接受新学员注册,已经注册了的,仍然可以在 Learner Dashboard 上看到并继续学习该课程。

 

一直以来,继承自斯坦福的吴恩达机器学习课程CS229课程一直是这个行业从业者们的默契的“必修课”。在国内,这门课也是饱受好评的课程之一,收获了大批各行各业的学习者。

新课已开放注册:新的编程语言,新的行业经验加持

不过,所谓“旧的不去,新的不来”,新版机器学习课程依然非常值得期待。

从DeepLearning.ai官网上,我们可以看到这门Stanford Online与DeepLearning.AI合办的课程的介绍:仍然专注实用技能,包括机器学习基础和如何使用这些技能解决现实问题。同时也包括一些全新重建,将这门课程扩展到 3 门专业课程,更新后的专业化课程会通过直观的视觉方法教授基础 AI 概念,然后介绍实现算法和基础数学所需的代码。

 

此外,课程开发者也认为,不管是什么阶段的学习者,都能从这门课程中获取一些需要的知识。

 

对于初学者

保留旧版核心课程 - 多年来经过数百万学习者的审查 - 并使其更平易近人;

每节课都以机器学习概念的视觉表示开始,然后是代码,然后是解释基础数学的可选视频。

 

对于注册但没有完成老版机器学习课程的新手

不需要先验数学知识或严格的编码背景;

平衡直觉、代码实践和数学理论,创造简单有效的学习体验。

 

对于已经完成了老版的机器学习课程的“老鸟”

刷新基础 ML 概念的好方法;

已重建评分作业和讲座,以使用 Python 而非 Octave 进行教学;

根据 Andrew Ng 过去十年的行业和研究经验,更新了有关实际应用机器学习的建议部分。

其他经典课程

不过,在等待新版课程放出的过程中,文摘菌也总结了一批更加专项的课程给大家:


  • 多伦多大学三巨头,被誉为“深度学习之父“的Geoffrey Hinton教授在Coursera上的Neural Networks For Machine Learning课程。他的UT实验室在2012年的某医药大赛中如一匹黑马般赢得桂冠(即使整个团队没有一个人懂生物),真正地把深度学习带入了主流媒体的视线。

    https://www.coursera.org/learn/neural-networks


  • 斯坦福大学CS224d自然语言处理深度学习课程,链接:

    http://cs224d.stanford.edu/


  • 牛津大学与DeepMind合作的自然语言处理深度学习课程,大数据文摘授权汉化教程。

    http://study.163.com/course/introduction/1004336028.htm


  • MIT 6.S094深度学习与无人车课程。大数据文摘授权汉化教程

    http://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1004938039


  • 专门致力于为深度学习工程师提供教育资源的fast.ai。链接:

    http://www.fast.ai/


  • Tensorflow提供的机器学习教程,分为两篇

    初学者篇:

    https://www.tensorflow.org/get_started/mnist/beginners

    进阶篇:

    https://www.tensorflow.org/get_started/mnist/pros


  • AI圣经级教科书(花书)-蒙特利尔大学教授Yoshua Bengio和他的前学生Ian Goodfellow合著的《Deep Learning》;英文版免费阅读:

    http://www.deeplearningbook.org/ 中文版也已上市!



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