Deep Learning 课程可以帮助您学习神经网络、卷积网络和 Neural Network,以及它们在图像识别和自然语言处理中的应用。您可以掌握模型训练、超参数调整和性能评估方面的技能,这些技能对于开发有效的 AI 解决方案至关重要。许多课程都会介绍 TensorFlow 和 PyTorch 等工具,让您可以实现算法和优化模型,使您的学习体验与当前的行业实践密切相关。
University of Illinois Urbana-Champaign
您将获得的技能: 图论, 自动编码器, 深度学习, 卷积神经网络, Machine Learning 方法, 嵌入, 模型评估, 生成对抗网络 (GAN), 医疗保健, 应用机器学习, 医疗保健项目管理, 人工神经网络, 健康信息管理, 模型部署, 机器学习, 大数据, 健康信息学, 递归神经网络 (RNN), 监督学习, 图像分析
高级设置 · 专项课程 · 1-3 个月

Duke University
您将获得的技能: 负责任的人工智能, MLOps(机器学习 Operator), 数据管理, Data Management, NumPy, AWS SageMaker, 数据操作, 云部署, Python 程序设计, 数据分析, 拥抱的脸, 机器学习, 云计算, GitHub, 模型部署, 集装箱化, Devops, Pandas(Python 软件包), 大数据, 探索性数据分析, 微软 Azure
高级设置 · 专项课程 · 3-6 个月

University of Colorado Boulder
您将获得的技能: Vision Transformer (ViT), Recurrent Neural Networks (RNNs), Multimodal Prompts, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Embeddings, Digital Signal Processing, Transfer Learning
攻读学位
高级设置 · 课程 · 1-4 周

IBM
您将获得的技能: 模型评估, PyTorch(机器学习库), 视觉转换器(ViT), 数据管道, 深度学习, Python 程序设计, 卷积神经网络, 机器学习, 模型部署, 数据预处理, 地理空间信息与技术, Keras(神经网络库), 计算机视觉, 迁移学习
高级设置 · 课程 · 1-4 周

您将获得的技能: Data Storytelling, Data Visualization, Data Ethics, Exploratory Data Analysis, Sampling (Statistics), Data Visualization Software, Feature Engineering, Regression Analysis, Descriptive Statistics, Logistic Regression, Statistical Hypothesis Testing, Model Evaluation, Data Analysis, Data Science, Tableau Software, Statistical Analysis, Machine Learning, Object Oriented Programming (OOP), Interviewing Skills, Python Programming
攻读学位
高级设置 · 专业证书 · 3-6 个月

您将获得的技能: Apache Spark, PySpark, Model Evaluation, Data Preprocessing, Keras (Neural Network Library), Transfer Learning, Deep Learning, Tensorflow, A/B Testing, Data Ethics, Convolutional Neural Networks, Machine Learning Software, Data Cleansing, Machine Learning, Recurrent Neural Networks (RNNs), MLOps (Machine Learning Operations), Artificial Intelligence, Dimensionality Reduction
高级设置 · 课程 · 1-3 个月

University of Illinois Urbana-Champaign
您将获得的技能: 图论, 自动编码器, 深度学习, 预测建模, 生成对抗网络 (GAN), Machine Learning 方法, Python 程序设计, 应用机器学习, 递归神经网络 (RNN), 医疗保健项目管理, 卷积神经网络, 人工神经网络, 无监督学习, 健康信息学, 图像分析
高级设置 · 课程 · 1-4 周

您将获得的技能: Prompt Engineering, AI Orchestration, AI Workflows, Model Context Protocol, LangChain, Retrieval-Augmented Generation, Agentic Workflows, Tool Calling, LangGraph, LLM Application, Agentic systems, Multimodal Prompts, Generative AI, Generative AI Agents, Vector Databases, Generative Model Architectures, OpenAI API, Embeddings, Responsible AI, Software Development
高级设置 · 专业证书 · 3-6 个月

您将获得的技能: Feature Engineering, Model Deployment, Data Visualization, Data Ethics, Exploratory Data Analysis, Model Evaluation, Unsupervised Learning, Data Presentation, Tensorflow, Application Deployment, Dimensionality Reduction, MLOps (Machine Learning Operations), Probability Distribution, Apache Spark, Statistical Hypothesis Testing, Supervised Learning, Design Thinking, Data Science, Machine Learning, Python Programming
高级设置 · 专项课程 · 3-6 个月

您将获得的技能: Embeddings, PyTorch (Machine Learning Library), Artificial Neural Networks, Image Analysis, Deep Learning, Applied Machine Learning, Convolutional Neural Networks, Computer Vision
高级设置 · 指导项目 · 不超过 2 小时

Google Cloud
您将获得的技能: Model Deployment, Convolutional Neural Networks, Google Cloud Platform, Natural Language Processing, Tensorflow, MLOps (Machine Learning Operations), Reinforcement Learning, Transfer Learning, Computer Vision, Systems Design, Machine Learning Methods, Applied Machine Learning, Image Analysis, AI Personalization, Cloud Deployment, Recurrent Neural Networks (RNNs), Hybrid Cloud Computing, Systems Architecture, Performance Tuning, Embeddings
高级设置 · 专项课程 · 3-6 个月

University of Colorado Boulder
您将获得的技能: 应用数学, 电子产品, 物理学, 半导体, 电气与计算机工程, 电子元件, 电子系统, 材料科学, 电子工程, 电气工程, 电子硬件, 数学建模
攻读学位
高级设置 · 专项课程 · 1-3 个月
Deep Learning 是机器学习的一个子集,它利用具有许多层(因此称为 "深层")的神经网络来分析各种形式的数据。它之所以重要,是因为它能让计算机执行通常需要人类智能的任务,如图像识别、Natural Language Processing 和决策。随着技术的不断发展,Deep Learning 在各行各业越来越不可或缺,推动了自动化、医疗保健、金融等领域的创新。
从事深度学习领域的职业可以为您打开通往各种工作机会的大门。一些常见的职位包括深度学习工程师、数据科学家、机器学习工程师、AI 研究员和计算机视觉工程师。这些职位通常涉及设计和实施 Deep Learning Model、分析数据,以及开发能够从数据中学习并根据数据进行预测的算法。
对于那些对深度学习感兴趣的人来说,有许多在线课程可供选择。一些最佳选择包括深度学习专项课程和IBM Deep Learning with PyTorch、Keras 和 Tensorflow 专业证书。这些课程提供深度学习技术和应用方面的全面培训和实践经验。
是的,您可以通过两种方式免费开始在 Coursera 上学习 Deep Learning:
如果您想继续学习、获得 Deep Learning 证书或在预览或试用后解锁全部课程访问权限,可以升级或申请经济援助。
要有效学习 Deep Learning,首先要打好编程和数学基础。学习入门课程,了解机器学习和神经网络的基础知识。通过开展项目,逐步学习更高级的主题和实际应用。参与在线社区和论坛也能为您提供支持,增强您的学习体验。
对于深度学习方面的员工培训和技能提升,AI ML with Deep Learning and Supervised Models 专项课程和Deep Learning for Healthcare 专项课程等专项课程尤其有益。这些课程侧重于实际技能和应用,适合劳动力发展。