Sešus gadus vēlāk Coursera Andrew Ng atgriežas ar jauniem padziļinātu mācību kursiem

Stenfordas profesors Endrjū Ngs 2011. gada 15. augustā vietnē YouTube augšupielādēja ievadvideo savam bezmaksas tiešsaistes mašīnmācības kursam. Tajā pašā dienā The New York Times parādīja viņa kursu (kopā ar diviem citiem Stenfordas kursiem).

Mašīnmācības kursa popularitāte liks viņam un Dafnei Kolerei (vēl vienai Stenfordas profesorei) dažus mēnešus vēlāk uzsākt Coursera darbību.

Tieši sešus gadus vēlāk, 2017. gada 15. augustā, tiks uzsāktas pirmās kursi no Endrjū Ng dziļā mācību specializācijas Coursera.

Pēdējo sešu gadu laikā daudz kas ir mainījies

Viņa mašīnmācības kursā ir reģistrējušies 8 miljoni izglītojamo. Endrjū Ng vairs nav pilnas slodzes Coursera, bet darbojas kā valdes līdzpriekšsēdētājs. Viņš atstāja Coursera 2014. gada maijā, lai pievienotos Baidu.

Toreiz, kad Endrjū pirmo reizi sāka savu mašīnmācīšanās kursu “dziļā mācīšanās”nebija īsti daļa no mūsu vārdu krājuma. Bet pēdējos gados padziļināta mācīšanās ir popularizējusies un piemērota reālajā pasaulē. Tas varētu izskaidrot, kāpēc Endrjū Ng pameta Coursera, lai pievienotos Baidu un vadītu tās AI laboratoriju.

Ja vēlaties uzzināt vairāk par šīm tēmām, skatiet Class Central sarakstu ar simtiem bezmaksas tiešsaistes kursu mākslīgā intelekta, mašīnmācīšanās un datu zinātnes jomā vai izlasiet Dive to Deep Learning ar 15 bezmaksas tiešsaistes kursiem.

Deeplearning.ai

Šī gada sākumā Endrjū pameta Baidu, lai strādātu pie saviem AI projektiem. Ierakstā Medium viņš paziņoja, ka strādā pie trim dažādiem AI projektiem, bet Deeplearning.ai ir pirmais. Viņš to raksturo kā “projektu, kas paredzēts AI zināšanu izplatīšanai”.

Stenfordas universitātes vietā vietnē deeplearning.ai tiek uzsākta Endrjū specializācija Coursera par dziļu mācīšanos. Tas arī norāda Nvidia kā nozares partneri.

Dziļu mācību specializācija

Deep Learning Specialization sastāv no pieciem dažādiem kursiem. Kursi ir bez maksas, taču, ja vēlaties piekļūt novērtētajiem uzdevumiem vai nopelnīt sertifikātus, jums jāpiesakās uz abonēšanu 49 USD mēnesī. Ir septiņu dienu bezmaksas izmēģinājums. Individuālie kursi ir bez maksas, taču kursu lapas jāapmeklē atsevišķi (uz tiem nevar reģistrēties no specializācijas lapas).

Lai gan kursi oficiāli sākas 15. augustā, pirmo trīs kursu materiāli jau ir pieejami. Atsevišķos kursus var brīvi pārbaudīt, taču kursu lapas jāapmeklē atsevišķi. Jūs nevarat reģistrēties šiem kursiem Specializācijas lapā. Sekojiet zemāk esošajām saitēm, lai reģistrētos kursiem individuāli bez maksas:

  1. Neironu tīkli un dziļa mācīšanās
  2. Dziļo neironu tīklu uzlabošana: hiperparametru regulēšana, regulēšana un optimizācija
  3. Mašīnmācīšanās projektu strukturēšana
  4. Konvolucionālie neironu tīkli
  5. Secības modeļi

Specializācija ir paredzēta tiem izglītojamajiem, kuri mēģina uzsākt karjeru mākslīgā intelekta jomā. Atšķirībā no viņa iepriekšējā mašīnmācīšanās kursa, kurā tika izmantots Octave (atvērtā koda aizstājējs Matlab), Endrjū jaunajā specializācijā tiek izmantots Python.

. @ AndrewYNg Deep Learning kursos uzdevumu programmēšanai tiek izmantoti Jupyter piezīmjdatori, kurus mitina @Coursera.

Kods tieši no jūsu pārlūkprogrammām. pic.twitter.com/0BGfjiQUDY

- Dhawal Shah (@dhawalhshah) 2017. gada 9. augustā

Interesants padziļinātas apmācības kursu aspekts ir tas, ka, lai veiktu programmēšanas uzdevumus, izglītojamajiem nekas nav jāinstalē. Tie visi tiek veikti, izmantojot Jupyter piezīmjdatorus, kurus mitina Coursera. Kodēšanu var veikt tieši, neatstājot pārlūku.