吴恩达推出TensorFlow实践课程，Python基础即可入门，四个月掌握核心技能

量子位 报道 | 公众号 QbitAI

deeplearning.ai近期推出了全新的AI课程——TensorFlow实践课程，旨在帮助对TensorFlow感兴趣的开发者掌握使用该框架进行AI项目开发的技巧。现在，您可以通过Coursera平台注册并开始学习。

本课程将教授如何利用TensorFlow构建个人化的机器学习模型，实施图像识别技术（如CNN）、目标检测、文本分析，以及预测如太阳黑子等自然现象的时间序列变化。

尽管课程推荐参与者具备一定的Python编程能力和基础数学知识，但对于初学者而言，只要拥有Python编程背景和基本的高中数学水平即可顺利跟上课程进度。虽然事先修读吴恩达教授的机器学习专项课程不是必需条件，但它能显著提升理解和掌握本课程的能力。

课程概览

TensorFlow实践课程由四个部分组成，每个部分为期四周，每周预计投入时间为4-5小时：

1. TensorFlow与机器学习入门: 在TensorFlow中建立基础的神经网络结构，并通过卷积技术优化神经网络性能。
2. TensorFlow中的卷积神经网络(CNN): 学习如何运用数据增强、Dropout、迁移学习等方法改进图像识别模型。
3. TensorFlow中的自然语言处理(NLP): 探讨情感分析、词嵌入、长短时记忆网络(LSTM)及基于序列的模型预测等NLP主题。
4. 时间序列分析与预测: 深入了解如何应用深度神经网络(DNN)、循环神经网络(RNN)处理实际中的时间序列数据问题。

课程费用为每月49美元，支持单个课程购买。成功注册后，学员可以访问全部课程资源，并在完成指定任务后获得官方认证证书。Coursera还提供了免费旁听选项，以及针对经济条件有限的申请者的奖学金计划。

讲师团队

除了知名AI专家吴恩达教授外，课程还邀请到了来自Google Brain的资深工程师Laurence Moroney作为主讲之一。Moroney先生不仅是TensorFlow的技术布道者，还是一位活跃的科幻作家。

更多资源

了解更多详情：
课程主页: https://www.deeplearning.ai/tensorflow-in-practice/

立即报名: https://www.coursera.org/specializations/tensorflow-in-practice