神经网络与深度学习-准备

小君
104 阅读3分钟

AI 时代来临,你是都还在担心AI 取代你的工作;
你是否对 trae 编辑器的能力感到害怕;
后端以死,前端已亡,的焦虑是否还存在?
破而后立,开始Coursera上的深度学习专项课程，考个证书,摇身变成 AI 应用开发专家,从现在开始

学习步骤

学习顺序不分先后,自己却那个,就先学那个;
个人推荐,先看一部分理论知识在考虑是否继续焦虑

  • 理论知识:

    • 吴恩达教授的中英双字幕课程
    • 李宏毅老师的中文详解

  • Python学习

    • B 站 莫烦Python 学习神经网络开发语言 python

原文+考证: 请直接看下面流程

原文只有 7 天免费学习时间;
建议先去 B 站或者其他平台学习知识和实践以后再去注册考证

1. 注册/登录Coursera账号

2. 搜索深度学习专项课程

  • 在Coursera首页的搜索栏中输入“Deep Learning Specialization”或“深度学习专项课程”。
  • 这一专项课程通常由Andrew Ng（吴恩达）教授提供，来自DeepLearning.AI。

3. 选择课程并加入

  • 找到“Deep Learning Specialization”后，点击进入课程页面。
  • 点击“Enroll”（注册课程）按钮。你可以选择免费试用或订阅付费版本。

4. 了解课程结构

  • 该专项课程通常包括多个子课程，例如：
    • 神经网络与深度学习
    • 改善深层神经网络
    • 结构化机器学习项目
    • 卷积神经网络
    • 序列模型
  • 每门课程包含视频讲座、阅读材料和编程作业。

5. 设置学习计划

  • 根据你的时间安排，设定每周的学习目标。
  • Coursera允许灵活学习，你可以随时暂停或调整进度。

6. 完成作业与项目

  • 深度学习专项课程注重实践，建议认真完成所有编程作业。
  • 使用Python和相关框架（如TensorFlow或PyTorch）完成任务。

7. 获取证书

  • 完成所有课程后，你可以获得专项课程的认证证书，有助于职业发展。

理论知识学习时长预估

Coursera上的“Deep Learning Specialization”专项课程中的“Neural Networks and Deep Learning”（神经网络与深度学习）这门课程，通常设计为大约4周的学习时间。不过，实际完成所需的时间取决于你的个人背景、已有知识和每周能够投入学习的时间。

每门课程在Coursera上一般包括以下几个部分：

  • 视频讲座：每个视频长度不等，但通常是5到15分钟的短视频段落，方便学习者灵活安排学习时间。

  • 编程作业：这些作业是基于Python和深度学习框架（如TensorFlow或Keras），用于实践你在视频中学到的概念。

  • 测验/小测试：这些是为了确保你理解了课程内容而设置的小测验。

按照官方建议，如果你全职投入学习，可能每天需要花费3到6小时来观看视频、完成编程作业以及通过测验。这样下来，四周左右可以完成这门课程。然而，许多学员选择以兼职的形式进行学习，因此他们可能会花更多的时间来完成课程。

重要的是要根据自己的节奏来学习，并且不要急于求成。掌握这些复杂的概念比快速完成课程更加重要。如果遇到困难的部分，可以反复观看视频或者查阅相关资料加深理解。同时，利用论坛和其他在线资源来解决问题也是一个不错的选择。

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