10 大在线免费深度学习课程
2017-12-13 17:40
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我爱学习,学习使我快乐~
现在网络上有大量深度学习在线课程,Edgy Lab 为大家找到了 10 大免费课程,帮助大家自学,助力职业生涯。他们研究了顶尖大学和技术公司开设的深度学习 MOOC 课程,包括针对初级、中级和高级学习者的课程,覆盖深度学习的大部分概念(从最基础的到最前沿)。不过这些课程都需要一些先决条件:了解数学基础知识、知道如何使用 GitHub 库,以及掌握编程语言,如 Python。以下是课程列表。
1. 深度学习(Deep Learning by Google)
谷歌在在线课程平台 Udacity 上发布了深度学习专门课程,地址:https://www.udacity.com/course/deep-learning—ud730。
该课程持续 12 周,适合中级开发者,讲授深度学习的多方面知识,如如何构建和优化深度神经网络。该课程由谷歌首席科学家、谷歌大脑团队技术负责人 Vincent Vanhoucke 开发。
2. 神经网络和深度学习(Neural Networks and Deep Learning)
这门课程由斯坦福大学和 deeplearning.ai 开设,授课人为斯坦福大学教授、Coursera 创始人吴恩达,课程通过 Class Central 和 Coursera 平台发布。
Class Central:https://www.class-central.com/mooc/9058/coursera-neural-networks-and-deep-learning?utm_source=quartz&utm_medium=web&utm_campaign=new_courses_october
Coursera:https://www.coursera.org/learn/neural-networks-deep-learning
这门课程主要讲授深度学习的基础知识。课程结束时,你将掌握如何构建、训练和管理深度神经网络,以及如何在自己的项目中使用深度神经网络。
3. 算法:设计和分析(Algorithms: Design and Analysis)
算法是深度学习和计算机科学的核心,这门斯坦福大学开设的课程将带你了解算法。
这门课程适合有点编程经验的学习者,课程第一部分讲述「Big-oh」符号、数据排序和搜索、分治法(divide and conquer method)、随机算法、数据结构和图基元。
学习完第一部分之后,可以注册学习第二部分,更深入地学习算法。
4. 机器学习(Machine Learning)
这门课程持续 14 周,每周 8-10 小时,由佐治亚理工学院开设。
这门课讲授监督和无监督机器学习、随机搜索算法、贝叶斯学习方法、强化学习和其他机器学习概念。
5. 改善深度神经网络(Improving Deep Neural Networks)
这是斯坦福大学和 deeplearning.ai 开设的另一门 MOOC 课程,为期 3 周。这门课程讲授深度神经网络的超参数调整、正则化和性能优化。
课程免费,不过如需证书需要付费。
6. 深度学习讲座(Deep Learning Lecture)
Nando de Freitas 是英属哥伦比亚大学的机器学习教授。Freitas 在 YouTube 上发布了一系列深度学习讲课视频,地址:https://www.youtube.com/playlist?list=PLE6Wd9FR—EfW8dtjAuPoTuPcqmOV53Fu。现有不同长度的 16 个视频。
他还发布了一系列适合本科生的机器学习讲课视频,共 33 个。地址:https://www.youtube.com/playlist?list=PLE6Wd9FR—Ecf_5nCbnSQMHqORpiChfJf。
7. 机器学习神经网络(Neural Networks for Machine Learning)
这门课程由多伦多大学开设,适合具备 Python 基础知识的中级学习者。
通过 16 周的学习,你可以了解深度神经网络及其应用,如语音识别、目标识别、图像分割等。
本课程可免费学习,证书需付费。
8. TensorFlow 上的深度学习创新应用(Creative Applications of Deep Learning with TensorFlow)
这门课程在 Kadenze Academy 平台发布,讲授构建不同算法所需基础知识,算法包括:深度卷积神经网络、变分自编码器、生成对抗网络和循环神经网络。
了解如何构建深度学习网络之后,你可以进一步学习该课程,了解创新应用。
9. 深度学习简介(Introduction to Deep Learning)
这门课程由 MIT 发布,为期一周。该课程介绍深度学习技术及其部分行业应用,讲授内容包括翻译算法、图像识别、目标识别、博弈等。
10. 自动驾驶汽车中的深度学习(Deep Learning for Self-Driving Cars)
这门课程也由 MIT 开设,专注于自动驾驶。这门课程适合初学者,不过对高级学习者也有用处,介绍了自动驾驶汽车和半自动驾驶汽车中的深度学习系统。
这门课有 5 个视频讲座,每个视频讲解一个自动驾驶汽车中的深度学习方法。
现在网络上有大量深度学习在线课程,Edgy Lab 为大家找到了 10 大免费课程,帮助大家自学,助力职业生涯。他们研究了顶尖大学和技术公司开设的深度学习 MOOC 课程,包括针对初级、中级和高级学习者的课程,覆盖深度学习的大部分概念(从最基础的到最前沿)。不过这些课程都需要一些先决条件:了解数学基础知识、知道如何使用 GitHub 库,以及掌握编程语言,如 Python。以下是课程列表。
1. 深度学习(Deep Learning by Google)
谷歌在在线课程平台 Udacity 上发布了深度学习专门课程,地址:https://www.udacity.com/course/deep-learning—ud730。
该课程持续 12 周,适合中级开发者,讲授深度学习的多方面知识,如如何构建和优化深度神经网络。该课程由谷歌首席科学家、谷歌大脑团队技术负责人 Vincent Vanhoucke 开发。
2. 神经网络和深度学习(Neural Networks and Deep Learning)
这门课程由斯坦福大学和 deeplearning.ai 开设,授课人为斯坦福大学教授、Coursera 创始人吴恩达,课程通过 Class Central 和 Coursera 平台发布。
Class Central:https://www.class-central.com/mooc/9058/coursera-neural-networks-and-deep-learning?utm_source=quartz&utm_medium=web&utm_campaign=new_courses_october
Coursera:https://www.coursera.org/learn/neural-networks-deep-learning
这门课程主要讲授深度学习的基础知识。课程结束时,你将掌握如何构建、训练和管理深度神经网络,以及如何在自己的项目中使用深度神经网络。
3. 算法:设计和分析(Algorithms: Design and Analysis)
算法是深度学习和计算机科学的核心,这门斯坦福大学开设的课程将带你了解算法。
这门课程适合有点编程经验的学习者,课程第一部分讲述「Big-oh」符号、数据排序和搜索、分治法(divide and conquer method)、随机算法、数据结构和图基元。
学习完第一部分之后,可以注册学习第二部分,更深入地学习算法。
4. 机器学习(Machine Learning)
这门课程持续 14 周,每周 8-10 小时,由佐治亚理工学院开设。
这门课讲授监督和无监督机器学习、随机搜索算法、贝叶斯学习方法、强化学习和其他机器学习概念。
5. 改善深度神经网络(Improving Deep Neural Networks)
这是斯坦福大学和 deeplearning.ai 开设的另一门 MOOC 课程,为期 3 周。这门课程讲授深度神经网络的超参数调整、正则化和性能优化。
课程免费,不过如需证书需要付费。
6. 深度学习讲座(Deep Learning Lecture)
Nando de Freitas 是英属哥伦比亚大学的机器学习教授。Freitas 在 YouTube 上发布了一系列深度学习讲课视频,地址:https://www.youtube.com/playlist?list=PLE6Wd9FR—EfW8dtjAuPoTuPcqmOV53Fu。现有不同长度的 16 个视频。
他还发布了一系列适合本科生的机器学习讲课视频,共 33 个。地址:https://www.youtube.com/playlist?list=PLE6Wd9FR—Ecf_5nCbnSQMHqORpiChfJf。
7. 机器学习神经网络(Neural Networks for Machine Learning)
这门课程由多伦多大学开设,适合具备 Python 基础知识的中级学习者。
通过 16 周的学习,你可以了解深度神经网络及其应用,如语音识别、目标识别、图像分割等。
本课程可免费学习,证书需付费。
8. TensorFlow 上的深度学习创新应用(Creative Applications of Deep Learning with TensorFlow)
这门课程在 Kadenze Academy 平台发布,讲授构建不同算法所需基础知识,算法包括:深度卷积神经网络、变分自编码器、生成对抗网络和循环神经网络。
了解如何构建深度学习网络之后,你可以进一步学习该课程,了解创新应用。
9. 深度学习简介(Introduction to Deep Learning)
这门课程由 MIT 发布,为期一周。该课程介绍深度学习技术及其部分行业应用,讲授内容包括翻译算法、图像识别、目标识别、博弈等。
10. 自动驾驶汽车中的深度学习(Deep Learning for Self-Driving Cars)
这门课程也由 MIT 开设,专注于自动驾驶。这门课程适合初学者,不过对高级学习者也有用处,介绍了自动驾驶汽车和半自动驾驶汽车中的深度学习系统。
这门课有 5 个视频讲座,每个视频讲解一个自动驾驶汽车中的深度学习方法。
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