5 门免费课程助您在 2024 年掌握深度学习
作者提供图片
人工智能应用无处不在。
我每天都使用ChatGPT——帮助我处理工作任务、进行规划，甚至作为我的责任伙伴。生成式AI不仅改变了我们的工作方式，它还帮助企业简化运营、降低成本并提高效率。
随着企业争相实施生成式AI解决方案，对AI技能的需求出现了前所未有的激增。现在是学习AI的最佳时机。
据《福布斯》报道，AI技能型人才严重短缺。这意味着AI技能将助推您的职业发展，帮助您获得新职位并超越竞争对手。
深度学习是一项核心AI技能。由于生成式AI模型建立在深度学习架构之上，了解深度学习将使您在寻求AI人才的雇主那里变得非常有价值。
学习生成式AI模型背后的工作原理将为您在以下领域打开无数机会：
- 提示工程
- AI工程
- AI咨询
- 数据科学
- 自然语言处理
在本文中，我将列出5门免费课程，它们将免费教授您深度学习。每门课程都由行业专家授课，并将教您深度学习模型的内部工作原理。
1. DeepLearning.AI 的深度学习专项课程
DeepLearning.AI 的深度学习专项课程无疑是互联网上最全面的深度学习资源之一。
该课程由斯坦福大学的兼职教授Andrew Ng讲授，他以其在AI领域的领导力而闻名。
我推荐这门课程给深度学习初学者，因为它涵盖了神经网络的运行原理，以及如何构建和训练它们。
以下是您将在这门专项课程中学到的内容：
- 神经网络和深度学习的基础概念
- 构建和训练神经网络
- 超参数调整
- 正则化和优化
- 构建成功的机器学习项目
- 卷积神经网络
- 循环神经网络
以下是本课程推荐的先修知识：
- 基本的编程技能（最好是Python）
- 线性代数和微积分知识
- 机器学习概念基础（最好有，但非必需）
您可以在Coursera上免费旁听这门课程，这意味着您将可以访问所有学习材料和课程内容。
但是，如果您需要结业证书，则需要支付月费。
2. FastAI 的面向编码人员的实用深度学习
面向编码人员的实用深度学习教您将深度学习应用于解决实际问题。
如果您已经掌握Python编程，并且只有时间学习一门深度学习课程，我推荐这门。
原因如下：
- 实践知识——本课程侧重于帮助您构建可用的深度学习模型，并优先考虑应用而非理论。
- 自上而下的方法——大多数课程倾向于在学习实现之前教授理论应用，而这门课程将让您从第一天就开始构建深度学习应用，这非常令人兴奋！
- 简洁易学——您将学习使用FastAI库来实现深度学习模型，而不是从头开始构建，这有助于您快速上手。
3. 神经网络：从零开始
神经网络：从零开始由Andrej Karpathy创建，他曾在OpenAI和特斯拉等公司担任重要的AI职位。
您将从这门课程中学到：
- 基本神经网络组件
- 反向传播
- 如何用Python从头开始构建神经网络
- 学习率和优化器
- 自然语言处理
- 循环神经网络
- 注意力机制和Transformer架构
- GPT架构
这门课程比FastAI和Andrew Ng提供的课程更高级。
它深入探讨了深度学习模型的数学原理和实现，要求您具备编程、微积分、线性代数和统计学的基础知识。
4. Freecodecamp 的 PyTorch 深度学习和机器学习
PyTorch 是一个开源框架，让您只需几行代码即可构建深度学习模型。
PyTorch 深度学习课程涵盖以下概念：
- 机器学习和深度学习导论
- 什么是PyTorch
- 如何在PyTorch中构建和训练模型
- 使用PyTorch进行神经网络分类
- 使用PyTorch进行计算机视觉
这门课程侧重于实践而非理论，并帮助您使用PyTorch构建实用的深度学习应用。
5. Simplilearn 的人工智能完整课程
虽然Simplilearn 的AI课程并未完全涵盖深度学习，但对于任何希望提升整体机器学习技能的人来说，它都是一个极好的资源。
您将从这个11小时的YouTube教程中学到：
- AI和机器学习基础
- 机器学习算法的神秘面纱
- 深度学习基础
- 高级深度学习（CNN、RNN、LSTM）
- 自然语言处理
- ChatGPT和生成式AI
- 计算机视觉
本课程将带您了解AI和机器学习的基础知识，并在您现有知识的基础上深入学习更高级的深度学习概念。
收获与下一步
本文列出的课程将教授您深度学习的基础知识。
完成其中一个学习路径后，您将能够构建用于计算机视觉和自然语言处理等任务的AI模型。
您还将对AI模型的内部工作原理有更深刻的理解。
以下是我建议您在完成深度学习课程后采取的步骤：
- 构建您自己的深度学习项目。
- 学习关于LLM或生成式AI的课程。
- 参加Kaggle竞赛，在那里您可以构建深度学习应用来解决问题。
暂无评论。