深度学习专业化课程值得参加吗?诚实评价
目录
- 深度学习专业化-值得你花时间和金钱吗?
- 课程概述
- 课程结构和内容
- 先决条件
- 学习时间
- 是否值得参与?
- 证书的价值
- 人工智能领域的进一步学习
- 我的建议
- 总结
🧐 深度学习专业化-值得你花时间和金钱吗?
深度学习专业化课程由Andrew Ing和Deep Learning AI创建,并可在Cor sah平台上找到。该课程声称可以帮助你掌握深度学习的基础知识。本文将对该课程的概述、结构和内容、先决条件、学习时间以及是否值得参与进行详细讨论。我以前已经完成了整个课程,所以现在可以为你详细介绍,并帮助你做出明智的决策。我对这门课程有一些复杂的感受,我们将从课程概述开始逐一分析这五个方面。
📚 课程概述
深度学习专业化课程被分为五个不同的课程,包括神经网络与深度学习、改善深度神经网络、超参数调整、正则化与优化、机器学习项目结构、卷积神经网络和序列模型。每门课程又分为若干周的内容,每周包括视频讲座、编程作业、实验和测验。
📖 课程结构和内容
前两门课程主要介绍机器学习的基本理论和基本神经网络。后两门课程介绍了一些不同的神经网络架构,如卷积神经网络和循环神经网络。第三门课程“机器学习项目结构”提供了很多关于机器学习的详细信息和建议。课程内容设计得非常好,但需要注意的是,课程一开始就涉及到数学,在了解神经网络的基本架构之前,你将进入前向传播和反向传播的计算中,这两种技术是用于训练神经网络的。直到大约第三周,你才会真正了解到神经网络的基本架构,但这并不一定是坏事。Ing在课程中并没有回避数学,这非常棒,因为你可以真正看到他解释的各种技术和算法是如何工作的。
📝 先决条件
在参加该课程之前,你应具备以下基本要求:具有中级Python经验、基本的编程技能,了解循环和条件语句,熟悉数据结构(如列表和字典)。同时,你还应具备线性代数、矩阵向量运算和符号的基本知识。此外,对机器学习概念有一定的了解,包括如何表示数据和机器学习模型的作用等。
⏰ 学习时间
完成整个课程大约需要64个小时,相当于2.5天的时间。这比Andrew Ing以前的机器学习专业化课程花费的时间更长,因为这门课程更加困难,而且含有更多的课程内容。
💰 是否值得参与?
从视频讲座来看,课程绝对是值得的,不论你的经验水平如何。从中我学到了很多知识。但当涉及到测验、实验和证书时,情况就有些复杂了。如果你不介意得不到证书,我可能不会选择付费参加课程,而是免费观看视频讲座。然而,如果你已经具备一定的经验,并且想要深入实验和掌握细节,那么或许为该课程付费是值得的。至于证书的价值,我最终确实获得了证书,但并没有因此得到招聘人员的积极回应。然而,证书是我现在拥有的一项可以与其他候选人区别开来的资格证明,这可能在某些情况下是有用的。
🚀 人工智能领域的进一步学习
如果你希望继续扩展人工智能领域的知识,我认为你会喜欢我在屏幕上展示并放在下面描述的视频。此外,你还可以继续尝试其他课程、阅读相关书籍和博客、参与实际项目等,以进一步加深你的知识。
💡 我的建议
希望这篇文章对你了解“深度学习专业化”课程有所帮助。根据我个人的经验和感受,我认为这门课程在教授深度学习理论方面做得非常好,但对于实验和测验部分,可能并不是每个人都会喜欢。如果你是一个初学者,我建议你在开始该课程之前,先学习一些Python编程和机器学习的基础知识,然后尝试一些项目来加深理解。不过,无论你是否选择参与该课程,学习和实践是掌握深度学习的关键。
✅ 总结
总的来说,深度学习专业化课程提供了丰富的视频讲座,通过该课程可以学到很多知识。然而,对于实验和测验部分,可能会让一些学员感到困惑和压力。因此,是否值得参加课程取决于个人需求和学习目标。如果你是一个想要了解深度学习基础知识的初学者,那么你可能会在其他较为实践的学习方式中找到更加适合你的学习资源。
常见问题
问:我有必要支付费用参加该课程吗?
答:如果你只是想学习视频讲座,而不参与测验和实验,那么不必支付费用,你可以免费观看视频。
问:这门课程对初学者友好吗?
答:课程的前两门专注于深度学习的基础理论,因此对于初学者来说可能会比较容易理解。然而,对于缺乏编程和数学基础的初学者来说,可能会在实验和测验部分遇到一些困难。
问:证书对我的职业发展有帮助吗?
答:证书可以作为你的学术和专业背景的证明,但并不一定会直接帮助你得到就业机会。重要的是你在课程中学到的知识和你能够应用这些知识的能力。
问:我需要准备哪些先决条件才能顺利完成课程?
答:在课程开始之前,你应具备中级Python编程经验、基本的编程技能、对循环和条件语句的理解以及对列表和字典等数据结构的基本知识。另外,熟悉线性代数符号和矩阵向量运算也会对学习有帮助。
问:这门课程提供实践项目吗?
答:是的,课程中的实验部分可以帮助学生将理论知识应用到实际项目中。然而,一些学生可能会发现实验有一定的挑战性,并需要具备一些Python编程和相关库的基础知识。
资源
- 深度学习专业化课程 (Coursera)
- Andrew Ing个人网站