【Coursera中英字幕】Deep Learning Specialization

深度学习专业化是一个基础课程，它将帮助您了解深度学习的能力、挑战和后果，并为您参与前沿人工智能技术的开发做好准备。

在本专业课程中，您将构建和训练神经网络架构，例如卷积神经网络、循环神经网络、LSTM、Transformer，并学习如何使用 Dropout、BatchNorm、Xavier/He 初始化等策略来改善它们。准备好使用 Python 和 TensorFlow 掌握理论概念及其行业应用，并解决语音识别、音乐合成、聊天机器人、机器翻译、自然语言处理等实际案例。

人工智能正在改变许多行业。深度学习专项课程为您提供了一条迈向人工智能世界的重要一步的途径，帮助您获得提升职业生涯所需的知识和技能。在此过程中，您还将获得来自行业和学术界的深度学习专家的职业建议。

应用学习项目

最后你将能够：

• 构建和训练深度神经网络，实现矢量化神经网络，识别架构参数，并将 DL 应用于您的应用程序

• 使用最佳实践来训练和开发测试集并分析构建 DL 应用程序的偏差/方差，使用标准 NN 技术，应用优化算法，并在 TensorFlow 中实现神经网络

• 使用减少 ML 系统中错误的策略，理解复杂的 ML 设置，并应用端到端、传输和多任务学习

• 构建卷积神经网络，将其应用于视觉检测和识别任务，使用神经风格转换生成艺术作品，并将这些算法应用于图像、视频和其他 2D/3D 数据

• 构建和训练循环神经网络及其变体 (GRU、LSTM)，将 RNN 应用于字符级语言建模，与 NLP 和词嵌入配合使用，并使用 HuggingFace 标记器和转换器执行命名实体识别和问答