大數(shù)據(jù)文摘作品，轉(zhuǎn)載要求見文末

作者 | Aileen、魏子敏、龍牧雪

董怡萱、寧云州

一早醒來票圈被吳恩達(dá)的新課程刷屏了，離職百度的吳恩達(dá)6月份宣布創(chuàng)立Deeplearning.ai時(shí)僅僅曝光了一個(gè)logo和域名，頗為神秘，而就在昨天深夜，吳恩達(dá)發(fā)布博客稱，其初創(chuàng)公司將通過 Coursera 提供深度學(xué)習(xí)的最新在線課程。

吳恩達(dá)協(xié)兩名助教一起，親自上陣，也讓大家對這門課程充滿了期待。

重操舊業(yè)的吳恩達(dá)也表示，AI教育不是精英教育，是通識教育，他希望通過這門課讓更多人了解AI,據(jù)此建立起一個(gè)AI驅(qū)動的社會。

我們在coursera和的官網(wǎng)都找到了課程鏈接：

https://www./specializations/deep-learning

https://www./

課程到底有多火呢？大數(shù)據(jù)文摘測評過程中，的官網(wǎng)多次間歇性無法訪問，估計(jì)是流量太大了。

相信正在躍躍欲試機(jī)器學(xué)習(xí)的各位讀者也跟文摘一樣，想知道這門吳恩達(dá)強(qiáng)推的課程到底如何？有怎么樣的課程設(shè)置？適合怎樣的受眾？以及性價(jià)比怎么樣？別著急，大數(shù)據(jù)文摘一早來注冊（真的上了信用卡付了費(fèi)哦）測評了這門課。先幫大家看看，到底這門課適不適合你。

總體來說，相比市面上已有的機(jī)器學(xué)習(xí)課程，deep learning.ai出品的這門課程在之前Coursera上Hinton的機(jī)器學(xué)習(xí)課程基礎(chǔ)上又加了一些專題；課程大綱的設(shè)置上，與Stanford和CMU的課程設(shè)置比較類似，吳恩達(dá)把相關(guān)內(nèi)容串講起來進(jìn)一步體系化，應(yīng)該說是對初學(xué)者來說最系統(tǒng)專業(yè)的課程；加上英偉達(dá)為課程提供GPU，內(nèi)嵌云實(shí)驗(yàn)環(huán)境，為課程提供實(shí)操的實(shí)驗(yàn)環(huán)境配合課程，及時(shí)練手，強(qiáng)推為機(jī)器學(xué)習(xí)入門選手首選，吳教主出品，絕對是精品。

但是，因?yàn)檎n程定位為ai普及課，內(nèi)容事實(shí)上更適合初學(xué)者，如果之前已經(jīng)學(xué)習(xí)過coursera上相關(guān)課程的同學(xué)或者比較專業(yè)的選手，就不需要再重新學(xué)一遍這門課程了，我們也會在文末列出一些更加專業(yè)化的內(nèi)容給想要深化學(xué)習(xí)的同學(xué)。

當(dāng)然，還有一大挑戰(zhàn)是語言問題，課程目前還是全英授課，沒有中文字幕，所以對于國內(nèi)的盆友的英文也是一大挑戰(zhàn)。

吳恩達(dá)如何定位自己的課程呢？從他凌晨親自撰寫發(fā)出的博客可以提煉一些要點(diǎn)：

• 首先，這是他的創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目初創(chuàng)公司的AI布局中，三大動作的第一件大事：通過 Coursera 提供深度學(xué)習(xí)的最新在線課程。

  
  

• 其次，這門課程據(jù)吳恩達(dá)博客所說，“每一個(gè)有機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識的人都能夠接受這一系列的5門課程，而它們共同構(gòu)成了Coursera上新的深度學(xué)習(xí)專業(yè)?！?/span>

  
  

• 第三，吳恩達(dá)在博客中也提到，他的課程內(nèi)容提到不僅會有理論的教授，還有實(shí)操的機(jī)會，學(xué)生可以做相關(guān)的項(xiàng)目，方向涵蓋醫(yī)療、無人駕駛、啞語識別、音樂生成器、自然語言處理。

“深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)，明白如何建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，學(xué)習(xí)如何做一項(xiàng)成功的機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目。你會學(xué)到關(guān)于卷積網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)、Adam、Dropout、BatchNorm、Xavier/He 初始化等知識。你會做有關(guān)醫(yī)療、自動駕駛汽車、閱讀手語、生成音樂和自然語言處理等的案例，你不僅能掌握理論知識，還能夠?qū)W到如何在Python和TensorFlow上將它們應(yīng)用到各個(gè)行業(yè)當(dāng)中。你也可以聽到很多頂尖深度學(xué)習(xí)專家講的課程，他們會分享個(gè)人經(jīng)歷，并給你一些職業(yè)建議?！?/span>

打開，我們看到了以下信息：在Coursera上開課啦！點(diǎn)擊Enroll會發(fā)生什么呢？=w=

我們來到了Coursera界面——這門課叫做“深度學(xué)習(xí)專項(xiàng)課程”，包括5門課：

• 第1課 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí) Neural Networks and Deep Learning

• 第2課 優(yōu)化深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：超參數(shù)調(diào)整、正則化、最優(yōu)化 Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter tuning, Regularization and Optimization

• 第3課 開始機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目 Structuring Machine Learning Projects

• 第4課 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) Convolutional Neural Networks

• 第5課 序列模型 Sequence Models

每門課持續(xù)2-4周不等，上完全部課程需要至少9周。

吳恩達(dá)這門深度學(xué)習(xí)課是這樣定價(jià)的：每月49美元，你可以看到Coursera上所有的付費(fèi)課（包括這門課）。

接下來是偉大的實(shí)驗(yàn)時(shí)間！小編們決定以身試法，幫大家看看課程具體講的是什么？

有信用卡或PayPal的童鞋可以直接申請7天免費(fèi)試看哦~

小編華麗麗地購買啦~Duang~

這是付費(fèi)之后看到的課程頁面！可以看到目前“深度學(xué)習(xí)專項(xiàng)課程”系列的第一門課“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)”正在進(jìn)行中——

要完成“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)”課程，需要在指定期限內(nèi)完成8個(gè)作業(yè)，作業(yè)分為小測驗(yàn)Quiz和編程練習(xí)Programming Assignment，每個(gè)小測驗(yàn)占總成績的7%，每個(gè)編程練習(xí)占總成績的20%左右?？磥磉@是一門注重動手實(shí)戰(zhàn)的課程！

下面是所有需要完成的課程作業(yè)↓

在完成作業(yè)之前，當(dāng)然需要收看課程視頻和閱讀材料啦~讓我們來看看前2周的課程任務(wù)量：第一周需要看完1小時(shí)視頻，第2周需要看完2個(gè)半小時(shí)視頻、約10分鐘閱讀材料。

第2周開始，在視頻之外，課程任務(wù)里出現(xiàn)了期待已久的編程練習(xí)！編程練習(xí)需要花至少4小時(shí)來完成，是課程的重頭戲呀！

打開一個(gè)編程練習(xí)，我們看到了以下頁面

點(diǎn)擊開始練習(xí)，我們就進(jìn)入到了一個(gè)iPython Notebook界面，可以在線完成編程練習(xí)↓

怎么樣，有沒有很激動！

課程還設(shè)置了論壇，大家可以在里面討論問題↓

其實(shí)，吳恩達(dá)今天推出的深度學(xué)習(xí)課程并不是第一個(gè)向大眾開放的相關(guān)課程。去年１月份，Google已在Udacity上推出免費(fèi)的深度學(xué)習(xí)課程：https://www./course/deep-learning--ud730

上面的課程和吳恩達(dá)開設(shè)的課程很相似，都是面向初學(xué)者。參加過學(xué)習(xí)的同學(xué)反饋對于入門者非常有效，因?yàn)檎娴目梢月牰且驗(yàn)閮?nèi)容相對比較淺，如果想真正理解深度學(xué)習(xí)，以下的課程可能更加有效：

• 多倫多大學(xué)三巨頭，被譽(yù)為“深度學(xué)習(xí)之父“的Geoffrey Hinton教授在Coursera上的Neural Networks For Machine Learning網(wǎng)課。他的UT實(shí)驗(yàn)室在2012年的某醫(yī)藥大賽中如一匹黑馬般贏得桂冠（即使整個(gè)團(tuán)隊(duì)沒有一個(gè)人懂生物），真正地把深度學(xué)習(xí)帶入了主流媒體的視線。鏈接：https://www./learn/neural-networks

• 斯坦福大學(xué)CS231n 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)視覺識別課程，大數(shù)據(jù)文摘授權(quán)漢化教程鏈接：http://study.163.com/course/introduction/1003223001.htm

• 斯坦福大學(xué)CS224d 自然語言處理深度學(xué)習(xí)。鏈接：http://cs224d./

• 牛津大學(xué)與DeepMind合作的自然語言處理深度學(xué)習(xí)課程。鏈接：https://www.cs./teaching/courses/2016-2017/dl/

• 專門致力于為深度學(xué)習(xí)工程師提供教育資源的。

  鏈接：http://www./

• Tensorflow提供的機(jī)器學(xué)習(xí)教程，分為兩篇

• 初學(xué)者篇：https://www./get_started/mnist/beginners

• 進(jìn)階篇：https://www./get_started/mnist/pros

• AI圣經(jīng)級教科書－蒙特利爾大學(xué)教授Yoshua Bengio和他的前學(xué)生Ian Goodfellow合著的《Deep Learning》

• 英文版免費(fèi)閱讀：http://www./ 中文版也已上市！

最后，也為大家附上吳恩達(dá)親自撰寫的文章：

親愛的朋友，

我正在研究3個(gè)AI項(xiàng)目，并懷著激動的心情宣布我的第一個(gè)項(xiàng)目： , 一個(gè)致力于傳播AI知識的項(xiàng)目，要在coursera上發(fā)布一系列新課程了。這門課可以幫助你熟練掌握深度學(xué)習(xí)，高效的應(yīng)用它，并在AI領(lǐng)域成就一番事業(yè)。

AI是新電力

正如電力從大約一百年前開始改變了每一個(gè)主要行業(yè)一樣，AI現(xiàn)在正準(zhǔn)備復(fù)刻這輝煌。一些科技巨頭已經(jīng)設(shè)立了AI分部，并開始隨著AI進(jìn)化迭代。而在未來幾年，大大小小的公司都會意識到他們也必須成為以AI驅(qū)動的未來中的一部分。

建立一個(gè)AI驅(qū)動的社會

我希望我們能夠建立起一個(gè)AI驅(qū)動的社會，給予每個(gè)人都承擔(dān)得起的醫(yī)療服務(wù)，讓每個(gè)孩子都享受個(gè)性化的教育，制造出便宜到每個(gè)人都買得起的自動駕駛汽車，讓所有人都做上有意義的工作——一個(gè)以AI驅(qū)動的社會能改善每個(gè)人的生活。

但是，為了達(dá)成這個(gè)目標(biāo)，沒有一個(gè)公司能夠完成所有需要的工作。正如現(xiàn)在每一個(gè)計(jì)算機(jī)專業(yè)畢業(yè)的學(xué)生都知道如何使用云，未來每一個(gè)程序員都將知道如何運(yùn)用人工智能。深度學(xué)習(xí)可以有幾百萬種方式改善人類的生活，所以社會需要幾百萬；來自全世界的像你們這樣的人來建立巨大的AI體系。不論你是加州躊躇滿志的軟件工程師，還是中國的科研人員，或者是印度的機(jī)器學(xué)習(xí)工程師，我都希望你們能用深度學(xué)習(xí)解決這世界上的問題。

你能夠?qū)W到什么？

每一個(gè)有機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識的人都能夠接受這一系列的5門課程，而它們共同構(gòu)成了Coursera上新的深度學(xué)習(xí)專業(yè)。

你會學(xué)到深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)，明白如何建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，學(xué)習(xí)如何做一項(xiàng)成功的機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目。你會學(xué)到關(guān)于卷積網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)、Adam、Dropout、BatchNorm、Xavier/He 初始化等知識。你會做有關(guān)醫(yī)療、自動駕駛汽車、閱讀手語、生成音樂和自然語言處理等的案例，你不僅能掌握理論知識，還能夠?qū)W到如何在Python和TensorFlow上將它們應(yīng)用到各個(gè)行業(yè)當(dāng)中。你也可以聽到很多頂尖深度學(xué)習(xí)專家講的課程，他們會分享個(gè)人經(jīng)歷，并給你一些職業(yè)建議。

當(dāng)你拿到深度學(xué)習(xí)專業(yè)課的認(rèn)證后，你就能夠自信的將“深度學(xué)習(xí)”放在你的簡歷上了。

與我共創(chuàng)AI驅(qū)動型社會的未來吧

從2011年起，已經(jīng)有180萬人參加了我的機(jī)器學(xué)習(xí)課程。這是我和4個(gè)斯坦福的大學(xué)生發(fā)起的，并在后來成為了Coursera上首個(gè)課程。從那時(shí)候開始，我就時(shí)常被你們努力理解機(jī)器學(xué)習(xí)并建立完美的AI系統(tǒng)，同時(shí)在個(gè)人事業(yè)方面卓越的發(fā)展所激勵。我希望深度學(xué)習(xí)專業(yè)課能夠幫助你們做出更多不可思議的東西，讓你們?yōu)樯鐣龈嗟氖?，并更好的發(fā)展你們的事業(yè)，我希望你們能隨我一起建立一個(gè)AI驅(qū)動的社會。

我會在另兩的AI項(xiàng)目開發(fā)完成后告訴你們，也會在全球AI社區(qū)中尋找更多幫助你們的方法。

2017年7月《頂級數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)建設(shè)全景報(bào)告》下載