在深度学习专业的第二门课程中，您将打开深度学习的黑盒子，了解驱动性能的过程，并系统地生成良好的结果。

课程结束时，您将学会训练和开发测试集以及分析偏差/方差的最佳实践，以构建深度学习应用；能够使用标准的神经网络技术，如初始化、L2 和 dropout 正则化、超参数调整、批量归一化和梯度检查；实施和应用各种优化算法，如迷你批量梯度下降、动量、RMSprop 和 Adam，并检查其收敛性；以及在 TensorFlow 中实施神经网络。 深度学习专业是我们的基础课程，将帮助您了解深度学习的能力、挑战和后果，为参与尖端人工智能技术的开发做好准备。它为您提供了一条途径，让您获得将机器学习应用到工作中的知识和技能，提升您的技术职业水平，并在人工智能世界中迈出决定性的一步。

在深度学习专业的第三门课程中，您将学习如何建立一个成功的机器学习项目，并作为机器学习项目的领导者进行决策实践。

课程结束时，您将能够诊断机器学习系统中的错误；优先考虑减少错误的策略；理解复杂的机器学习设置，例如不匹配的训练/测试集，以及与人类水平性能的比较和/或超越；并应用端到端学习、迁移学习和多任务学习。 这也是一门独立的课程，适合有基本机器学习知识的学习者。本课程借鉴了吴恩达（Andrew Ng）在构建和发布众多深度学习产品方面的经验。如果您有志于成为能够为人工智能团队指明方向的技术领导者，本课程将为您提供 "行业经验"，而这些经验可能需要多年的 ML 工作经验才能获得。 深度学习专业课程是我们的基础课程，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。它为您提供了一条途径，让您获得将机器学习应用到工作中的知识和技能，提升您的技术职业水平，并在人工智能世界中迈出决定性的一步。

在深度学习专业的第四门课程中，您将了解计算机视觉是如何发展起来的，并熟悉其令人兴奋的应用，如自动驾驶、人脸识别、读取放射图像等。 课程结束时，您将能够构建卷积神经网络，包括残差网络等最新变体；将卷积网络应用于视觉检测和识别任务；使用神经风格转移生成艺术，并将这些算法应用于各种图像、视频和其他二维或三维数据。

深度学习专业是我们的基础课程，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。它为您提供了一条途径，让您获得将机器学习应用到工作中的知识和技能，提升您的技术职业水平，并在人工智能世界中迈出决定性的一步。

在深度学习专业的第五门课程中，您将熟悉序列模型及其令人兴奋的应用，如语音识别、音乐合成、聊天机器人、机器翻译、自然语言处理（NLP）等。

课程结束时，您将能够构建和训练循环神经网络（RNN）以及常用的变体（如 GRU 和 LSTM）；将 RNN 应用于字符级语言建模；获得自然语言处理和单词嵌入的经验；使用 HuggingFace tokenizers 和转换器模型解决不同的 NLP 任务（如 NER 和 Question Answering）。 深度学习专业是一个基础课程，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。它为您在人工智能领域迈出决定性的一步提供了途径，帮助您获得提升职业生涯水平的知识和技能。