吳恩達機器學(xué)習(xí)新課程又來了！旁聽免費，小白友好
Alex 發(fā)自 凹非寺
量子位 | 公眾號 QbitAI
吳恩達的經(jīng)典機器學(xué)習(xí)課程又雙叒開新課了！
今天，吳老師發(fā)推分享了這則好消息。
該課程由deeplearning.ai和斯坦福大學(xué)提供，目前已上線Coursera。
和之前機器學(xué)習(xí)課程不同的是，本系列課程對ML初學(xué)者友好，不用學(xué)員有太多數(shù)學(xué)背景。
（不過線性代數(shù)和高等數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識還是需要掌握的）
對此，評論區(qū)洋溢著激動和喜悅之情。
有人表示：終于等到你！
甚至還有網(wǎng)友已經(jīng)迫不及待地完成注冊并開始聽課了。
初學(xué)者友好的ML系統(tǒng)課程
據(jù)吳恩達介紹，為了讓ML初學(xué)者能更好地學(xué)習(xí)理解，在每堂課開始，授課教師都會對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)、決策樹等機器學(xué)習(xí)的概念進行直觀詳盡的講解。
小白也不用擔心上課聽天書，因為老師會在課程中解釋每一步的原理。
而已經(jīng)學(xué)完機器學(xué)習(xí)全部課程的人，也可以在這里刷新對一些基本概念的認知。
此外，該課程的教學(xué)和作業(yè)將全部使用Python實現(xiàn)，代替了以往的Octave。
據(jù)Coursera官網(wǎng)信息，本系列ML課程主要分為3個部分：
監(jiān)督式機器學(xué)習(xí)：回歸和分類；
高級學(xué)習(xí)算法；
無監(jiān)督學(xué)習(xí)，推薦系統(tǒng)，以及強化學(xué)習(xí)。
首先，學(xué)員將學(xué)習(xí)掌握各種機器學(xué)習(xí)模型的基本原理。
并將培養(yǎng)出建立、訓(xùn)練模型的能力。
此外，該課程包括實踐項目，學(xué)員可以在這里實驗測試自己的想法。
如果按照每周學(xué)習(xí)8小時的話，完成本課程的全部學(xué)習(xí)大約需要2個月。
當學(xué)員參與完全部課程、實驗、并完成作業(yè)后，可以獲得證書。
該課程的授課教師共4人。
除了吳恩達之外，還有DeepLearning.AI的產(chǎn)品負責人Eddy Shyu，以及DeepLearning.AI的算法工程師Aarti Bagul和Geoff Ladwig。
這系列課程，大伙兒可以在Coursera官網(wǎng)上免費注冊旁聽。
不過，如果想要更好地參與課堂和實驗、并希望有人為你批改作業(yè)的話，每月需支付49美元（約合人民幣328元）。
對于這系列新發(fā)布的課程，吳恩達稱：
系統(tǒng)地學(xué)完后，你將超過絕大部分人，能夠建立有效且實用的機器學(xué)習(xí)算法，來幫助自己完成許多任務(wù)。
看到這里，ML小白和發(fā)燒友們是否想去聽聽吳老師的新課了？
課程地址：
https://www.coursera.org/specializations/machine-learning-introduction
參考鏈接：
https://twitter.com/AndrewYNg/status/1537119911889145858
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