如果您是一名软件开发人员，想要构建可 Scalability 的 AI 驱动算法，您需要了解如何使用工具来构建这些算法。本专业课程将教您使用 TensorFlow 的最佳实践，TensorFlow 是一种流行的机器学习开源框架。 在本第四期课程中，您将学习如何在 TensorFlow 中构建时间序列模型。您将首先实现准备 Time Series 数据的最佳实践。您还将探索如何使用 RNN 和 1D ConvNets 进行预测。最后，您将应用在整个专业课程中学到的所有知识，使用真实世界的数据建立一个太阳黑子预测模型！Andrew Ng 的机器学习课程和 Deep Learning 专业课程教授机器学习和深度学习最重要的基础原理。这门新的 DeepLearning.AI TensorFlow 开发人员专业课程教您如何使用 TensorFlow 来实现这些原理，这样您就可以开始构建和应用可扩展的模型来解决现实世界中的问题。要想更深入地了解神经网络的工作原理，我们建议您学习 Deep Learning 专业课程。
序列、时间序列和预测
您将学到什么
用 TensorFlow 解决时间序列和预测问题
使用最佳实践为时间序列学习准备数据
探索如何使用 RNN 和 ConvNets 进行预测
利用真实世界的数据建立太阳黑子预测模型
要了解的详细信息
可分享的证书
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作业
4 项作业
授课语言：英语（English）
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积累 机器学习 领域的专业知识
本课程是 DeepLearning.AI TensorFlow 开发人员 专业证书 专项课程的一部分
在注册此课程时，您还会同时注册此专业证书。
- 向行业专家学习新概念
- 获得对主题或工具的基础理解
- 通过实践项目培养工作相关技能
- 通过 DeepLearning.AI 获得可共享的职业证书
该课程共有4个模块
学员们好，欢迎来到序列与预测课程！在本课程中，我们将了解在处理序列时间序列数据时所涉及的一些独特考虑因素，这些数据的值会随着时间的推移而变化，例如某天的气温或网站的访问人数。我们将以您在之前课程中学到的知识为基础，讨论预测这些时间序列未来值的各种方法！
涵盖的内容
10个视频7篇阅读材料1个作业1个编程作业2个非评分实验室
在探索了时间序列和时间序列的一些常见属性（如趋势和季节性），并使用统计方法进行预测之后，现在让我们开始教神经网络识别和预测时间序列！
涵盖的内容
10个视频2篇阅读材料1个作业1个编程作业3个非评分实验室
递归神经网络和长短期记忆网络在对连续数据进行分类和预测时非常有用。本周我们将探讨如何将它们用于时间序列...
涵盖的内容
8个视频4篇阅读材料1个作业1个编程作业2个非评分实验室
在 DNN 和 RNN 的基础上，我们还可以添加卷积，然后使用一个真实世界的数据系列--一个测量数百年来太阳黑子活动的数据系列--将这一切整合在一起，看看我们能否利用它进行预测。
涵盖的内容
11个视频9篇阅读材料1个作业1个编程作业2个非评分实验室
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人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展
Felipe M.
自 2018开始学习的学生
''能够按照自己的速度和节奏学习课程是一次很棒的经历。只要符合自己的时间表和心情，我就可以学习。'
Jennifer J.
自 2020开始学习的学生
''我直接将从课程中学到的概念和技能应用到一个令人兴奋的新工作项目中。'
Larry W.
自 2021开始学习的学生
''如果我的大学不提供我需要的主题课程，Coursera 便是最好的去处之一。'
Chaitanya A.
''学习不仅仅是在工作中做的更好：它远不止于此。Coursera 让我无限制地学习。'
学生评论
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BS
5
已于 Jan 5, 2021审阅
Brilliant end to a brilliant series.After taking this, one is well served to visit the DeepLearning.ai channel on YouTube and look at some of the more in-depth explanations of e.g. LSTMs
VV
5
已于 Nov 25, 2019审阅
Great course! The notebooks were a great help for understanding the material. I only wish there were auto-graded notebooks in addition to the quizzes like in some of the other courses by Andrew Ng.
PA
5
已于 Apr 24, 2021审阅
The course is overall amazing, the notebooks and videos given go hand in hand to build student's understanding. However, the video sound is too soft, using high volume is recommended
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