上線十年，吳恩達(dá)機(jī)器學(xué)習(xí)課程全面升級(jí)，Python教學(xué)+更多應(yīng)用，本月開課
大數(shù)據(jù)文摘作品
作者：Mickey
今年，吳恩達(dá)的深度學(xué)習(xí)課程就上線整整十周年了。
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十年來(lái)，這門課程成為了無(wú)數(shù)AI人的入門課程，全球有超過(guò)60萬(wàn)人注冊(cè)過(guò)這門課，這也讓吳恩達(dá)成為了“全民AI老師”。
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這門深度系列的課程面向希望入行深度學(xué)習(xí)的從業(yè)者，要求學(xué)生有一定的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)以及統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)儲(chǔ)備，雖然課程有趣簡(jiǎn)單好上手，但隨著時(shí)間推進(jìn)，這門課程并不能滿足所有人的需求。
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特別是在課程語(yǔ)言的設(shè)計(jì)上，由于課程設(shè)計(jì)編寫時(shí)日已久，大部分的內(nèi)容使用的仍然是Matlab/Octave語(yǔ)言。十年來(lái)，編程世界日新月異，更新更簡(jiǎn)單的編程工具也層出不窮，例如Python，正成為當(dāng)前最流行的編程語(yǔ)言。而據(jù)已放出的介紹信息，本次課程的最大更新，就是使用 Python 而非 Octave 作為教學(xué)語(yǔ)言。
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同時(shí)，吳恩達(dá)在十年來(lái)也在業(yè)界走了一大圈，從應(yīng)用端獲取了不少新的知識(shí)，因此，新版的課程也理所當(dāng)然的加入了這些新的應(yīng)用內(nèi)容。
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雖然具體的開課時(shí)間還不確定，但是在本月，我們就能看到嶄新的機(jī)器學(xué)習(xí)課程了。
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話不多說(shuō)，先放上新課程的注冊(cè)鏈接：
https://www.deeplearning.ai/program/machine-learning-specialization/
去年，斯坦福Daily’s Data Team數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)精心設(shè)計(jì)了一個(gè)課題，對(duì)十年來(lái)斯坦福所有與人工智能有關(guān)的計(jì)算機(jī)科學(xué)課程進(jìn)行了分析，想要了解這個(gè)行業(yè)是如何變化的，以一窺這個(gè)行業(yè)十年來(lái)的發(fā)展。
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其中，吳恩達(dá)教授大熱的機(jī)器學(xué)習(xí)課程CS229：機(jī)器學(xué)習(xí)是過(guò)去10年來(lái)最受歡迎的課程，從2010-11年的318名學(xué)生增加到2019-20年的869名學(xué)生。
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增長(zhǎng)的驅(qū)動(dòng)因素是學(xué)生需求的爆炸性增長(zhǎng)。
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在計(jì)算機(jī)科學(xué)系中存在的多個(gè)方向中，選擇人工智能方向的是最多的。此外，計(jì)算機(jī)科學(xué)系以外的學(xué)生越來(lái)越多地在該系學(xué)習(xí)人工智能課程。
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不過(guò)，就在昨天，隨著課程十周年的到來(lái)，吳恩達(dá)的機(jī)器學(xué)習(xí)課程也告一段落。
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上周，Stanford Online 和 DeepLearning.AI 團(tuán)隊(duì)宣布了一項(xiàng)重要通知：《機(jī)器學(xué)習(xí)》課程將從 2022 年 6 月 14 日起關(guān)閉在 Coursera 上的新學(xué)員注冊(cè)。
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課程《機(jī)器學(xué)習(xí)》將于 2022 年 6 月 14 日停止接受新學(xué)員注冊(cè)，已經(jīng)注冊(cè)了的，仍然可以在 Learner Dashboard 上看到并繼續(xù)學(xué)習(xí)該課程。
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一直以來(lái)，繼承自斯坦福的吳恩達(dá)機(jī)器學(xué)習(xí)課程CS229課程一直是這個(gè)行業(yè)從業(yè)者們的默契的“必修課”。在國(guó)內(nèi)，這門課也是飽受好評(píng)的課程之一，收獲了大批各行各業(yè)的學(xué)習(xí)者。
不過(guò)，所謂“舊的不去，新的不來(lái)”，新版機(jī)器學(xué)習(xí)課程依然非常值得期待。
從DeepLearning.ai官網(wǎng)上，我們可以看到這門Stanford Online與DeepLearning.AI合辦的課程的介紹：仍然專注實(shí)用技能，包括機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)和如何使用這些技能解決現(xiàn)實(shí)問(wèn)題。同時(shí)也包括一些全新重建，將這門課程擴(kuò)展到 3 門專業(yè)課程，更新后的專業(yè)化課程會(huì)通過(guò)直觀的視覺(jué)方法教授基礎(chǔ) AI 概念，然后介紹實(shí)現(xiàn)算法和基礎(chǔ)數(shù)學(xué)所需的代碼。
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此外，課程開發(fā)者也認(rèn)為，不管是什么階段的學(xué)習(xí)者，都能從這門課程中獲取一些需要的知識(shí)。
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對(duì)于初學(xué)者
保留舊版核心課程 - 多年來(lái)經(jīng)過(guò)數(shù)百萬(wàn)學(xué)習(xí)者的審查 - 并使其更平易近人；
每節(jié)課都以機(jī)器學(xué)習(xí)概念的視覺(jué)表示開始，然后是代碼，然后是解釋基礎(chǔ)數(shù)學(xué)的可選視頻。
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對(duì)于注冊(cè)但沒(méi)有完成老版機(jī)器學(xué)習(xí)課程的新手
不需要先驗(yàn)數(shù)學(xué)知識(shí)或嚴(yán)格的編碼背景；
平衡直覺(jué)、代碼實(shí)踐和數(shù)學(xué)理論，創(chuàng)造簡(jiǎn)單有效的學(xué)習(xí)體驗(yàn)。
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對(duì)于已經(jīng)完成了老版的機(jī)器學(xué)習(xí)課程的“老鳥”
刷新基礎(chǔ) ML 概念的好方法；
已重建評(píng)分作業(yè)和講座，以使用 Python 而非 Octave 進(jìn)行教學(xué)；
根據(jù) Andrew Ng 過(guò)去十年的行業(yè)和研究經(jīng)驗(yàn)，更新了有關(guān)實(shí)際應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)的建議部分。
不過(guò)，在等待新版課程放出的過(guò)程中，文摘菌也總結(jié)了一批更加專項(xiàng)的課程給大家：
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課程。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(méi)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。
https://www.coursera.org/learn/neural-networks
斯坦福大學(xué)CS224d自然語(yǔ)言處理深度學(xué)習(xí)課程，鏈接：
http://cs224d.stanford.edu/
牛津大學(xué)與DeepMind合作的自然語(yǔ)言處理深度學(xué)習(xí)課程，大數(shù)據(jù)文摘授權(quán)漢化教程。
http://study.163.com/course/introduction/1004336028.htm
MIT 6.S094深度學(xué)習(xí)與無(wú)人車課程。大數(shù)據(jù)文摘授權(quán)漢化教程
http://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1004938039
專門致力于為深度學(xué)習(xí)工程師提供教育資源的fast.ai。鏈接：
http://www.fast.ai/
Tensorflow提供的機(jī)器學(xué)習(xí)教程，分為兩篇
初學(xué)者篇：
https://www.tensorflow.org/get_started/mnist/beginners
進(jìn)階篇：
https://www.tensorflow.org/get_started/mnist/pros
AI圣經(jīng)級(jí)教科書（花書）－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.deeplearningbook.org/?中文版也已上市！
