培养深度学习的方法（2022年十佳深度学习课程推荐）

深度学习使机器模仿视听和思考等人类的活动，能够以结构化的方式分析数据。解决了很多复杂的模式识别难题，在搜索技术，数据挖掘，机器学习，计算机视觉，自然语言处理，多媒体学习，语音，推荐和个性化技术，以及其他相关领域都取得了很多成果。

随着人工智能的第三次发展浪潮，它既给社会发展带来了巨大机遇，同时也带来了诸多风险。优质的深度学习课程是我们深入了解深度学习知识必不可少的关键一环。接下来就给大家介绍一下我精心挑选的2门最佳深度学习课程。

1、Neural Networks and Deep Learning (DeepLearning.AI)

1.https://www.classcentral.com/course/neural-networks-deep-learning-9058

2.https://mooc.study.163.com/smar

本课程是深度学习领域中最热门的课程，由机器学习领域的杰出人物吴恩达教授。如果您想进入前沿人工智能领域，本课程将会对您有所帮助。您不仅会获得对深度学习的基本理解，还将学会深度学习的底层工作原理。

本课程适用于对经典机器学习有一定了解的同学，以及希望掌握基本知识并获得实用机器学习和深度学习技能的早期软件工程师或技术专业人员。

1.1 课程内容

您将学习深度学习的基础知识，了解如何构建神经网络，并学习如何实践机器学习项目，学习卷积网络，RNN，LSTM，Adam，Dropout，BatchNorm，Xavier/He初始化等等。您将学习医疗，自动驾驶，手语阅读，音乐创作和自然语言处理的案例研究。届时，您不但会掌握深度学习的基础理论，还会看到它在工业中的应用。上面的这些想法都将在Python和Tensorflow的练习中所实现。

另外，您还将了解许多深度学习的高层领导，他们将与您分享他们的个人故事，并为您提供职业建议。AI正在对各行各业产生着巨大的影响，在完成此专题的课程后，您可能会找到创造性的方法将其应用到您的工作中。这也会帮助您掌握深度学习，了解如何使用它，帮助您建立AI的职业生涯。

1.2学习方式

该课程的学习时间为27小时，分四周进行。

第一周课程从深入学习的介绍开始，在探索促进深度学习兴起的三个主要趋势之前，您将了解什么是监督学习以及与深度学习的关系。介绍模型的主要类别（例如卷积神经网络和循环神经网络），并将讨论每个模型的适当用例。

第二周课程会教您使用Numpy库进行神经网络编程，您将在Jupyter notebook中进行编码。您将使用神经网络解决机器学习问题，并使用矢量化来加快模型。您将学习几个关键概念，例如反向传播、代价函数和梯度下降等。

在学习了神经网络编程的框架之后，第三周会学习建立单个隐藏层神经网络，也称为浅层神经网络。

在最后一周，将建立一个两层的神经网络，也称为深层神经网络。您将分析深度学习基础的关键计算，然后使用它们来构建和训练深层神经网络以完成识别猫的照片的计算机视觉任务。

2、MIT 6.S191: Introduction to Deep Learning(Massachusetts Institute of Technology)

课程链接：https://www.classcentral.com/course

本门课程是麻省理工学院的入门课程，从2017年开始每年都开课，并向所有人开放注册。本门课程教您深度学习的基本知识，并帮助您使用Tensorflow建立神经网络来获得实践经验。经过课程的学习之后，您将了解深度学习方法与计算机视觉、自然语言处理、生物学等应用的关系。

2.1课程内容

目前最后一个完结的课程是2021年度课程。课程内容的介绍以2021年课程为例，由Alexander Amini教授讲述，第一个模块会阐述深度学习中的几个基本概念，还会讲解如何通过数据来训练神经网络，以及我们在训练它们时应采取的预防措施。

接下来是序列建模。从预测移动物体到心跳，从全球温度到自然语言，序列无处不在。您将学习通过循环神经网络来处理序列建模任务。

使计算机看到图像一直是一个令人兴奋的想法。不幸的是，计算机将图像视为0和1的集合。那么，如何帮助计算机在图像中找到复杂的特征？卷积神经网络可以解决这个问题，您将了解模型如何学习识别图像中的特征。

在生成建模上，与以前的将标签应用于数据的模型（例如，可以告诉模型表示图像代表猫）不同，无监督学习的目标是学习数据下的隐藏结构。你将学习两种无监督的模型：变分自动编码器（VAE）和生成对抗网络（GAN）。

至此，在学习完受监督和无监督的学习之后，本课程将介绍一个新类别：强化学习。这是本课程的一大特点，因为其涵盖了很多强化学习基础，这在大多数深度学习课程中是很少见的。强化学习是使AI可以扮演马里奥或机器人行走的学习类型。强化学习（Reinforcement Learning, RL），又称再励学习、评价学习或增强学习，是机器学习的范式和方法论之一，用于描述和解决智能体（agent）在与环境的交互过程中通过学习策略以达成回报最大化或实现特定目标的问题。一些复杂的强化学习算法在一定程度上具备解决复杂问题的通用智能，可以在围棋和电子游戏中达到人类水平。

该课程还探讨了一些有趣的前景，例如用图神经网络和自动化机器学习表示数据，但是存在一定的局限性。例如，AI很难说出它在预测中有多么自信，而AI也容易受到偏见的影响。幸运的是，现在的工作都在防止AI造成的弊大于利，在此课程中，您可以了解部分内容。

课程中的最后几次讲座是由诸如Google和Nvidia等知名机构的客座讲师教授的。您将学习有关信息提取，三维重建以及AI医疗等内容。

1.2学习方式

这门课程为期9周，共有12个讲座视频，总计约10个小时。演讲视频制作良好且清晰，补充资源也很方便。