吴恩达机器学习新课程正式开课!

共 1237字,需浏览 3分钟

 ·

2022-06-21 10:42

Alex 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI

吴恩达的经典机器学习课程又双叒开新课了!

今天,吴老师发推分享了这则好消息。

该课程由deeplearning.ai和斯坦福大学提供,目前已上线Coursera

和之前机器学习课程不同的是,本系列课程对ML初学者友好,不用学员有太多数学背景。

(不过线性代数和高等数学基础知识还是需要掌握的)

对此,评论区洋溢着激动和喜悦之情。

有人表示:终于等到你!

甚至还有网友已经迫不及待地完成注册并开始听课了。

初学者友好的ML系统课程

据吴恩达介绍,为了让ML初学者能更好地学习理解,在每堂课开始,授课教师都会对神经网络、深度学习、决策树等机器学习的概念进行直观详尽的讲解。

小白也不用担心上课听天书,因为老师会在课程中解释每一步的原理。

而已经学完机器学习全部课程的人,也可以在这里刷新对一些基本概念的认知。

此外,该课程的教学和作业将全部使用Python实现,代替了以往的Octave。

据Coursera官网信息,本系列ML课程主要分为3个部分

  • 监督式机器学习:回归和分类;

  • 高级学习算法;

  • 无监督学习,推荐系统,以及强化学习。

首先,学员将学习掌握各种机器学习模型的基本原理。

并将培养出建立、训练模型的能力。

此外,该课程包括实践项目,学员可以在这里实验测试自己的想法。

如果按照每周学习8小时的话,完成本课程的全部学习大约需要2个月。

当学员参与完全部课程、实验、并完成作业后,可以获得证书。

该课程的授课教师共4人。

除了吴恩达之外,还有DeepLearning.AI的产品负责人Eddy Shyu,以及DeepLearning.AI的算法工程师Aarti Bagul和Geoff Ladwig。

这系列课程,大伙儿可以在Coursera官网上免费注册旁听。

不过,如果想要更好地参与课堂和实验、并希望有人为你批改作业的话,每月需支付49美元(约合人民币328元)

对于这系列新发布的课程,吴恩达称:

系统地学完后,你将超过绝大部分人,能够建立有效且实用的机器学习算法,来帮助自己完成许多任务。

看到这里,ML小白和发烧友们是否想去听听吴老师的新课了?

课程地址:
https://www.coursera.org/specializations/machine-learning-introduction
参考链接:
https://twitter.com/AndrewYNg/status/1537119911889145858

往期精彩:

 讲解视频来了!机器学习 公式推导与代码实现开录!

 完结!《机器学习 公式推导与代码实现》全书1-26章PPT下载

《机器学习 公式推导与代码实现》随书PPT示例

 时隔一年!深度学习语义分割理论与代码实践指南.pdf第二版来了!

 新书首发 | 《机器学习 公式推导与代码实现》正式出版!

《机器学习公式推导与代码实现》将会配套PPT和视频讲解!

浏览 28
点赞
评论
收藏
分享

手机扫一扫分享

分享
举报
评论
图片
表情
推荐
点赞
评论
收藏
分享

手机扫一扫分享

分享
举报