吴恩达CNN新课上线！deeplearning.ai 4/5解锁，6日开课

大数据文摘作品

作者：魏子敏 龙牧雪

文末有彩蛋！bazinga！

相隔近3个月，吴恩达及其创业公司deep learning ai系列课程的第四门课程终于上线，课程依然选择在coursera的平台，11月6日正式开课，持续四周。尽管课程还没有正式开始，但目前所有视频已经可以在coursera网站上观看了。

coursera课程链接：

https://www.coursera.org/specializations/deep-learning

文摘菌注意到，在deeplearning ai的官网尾部特别设置了一条给中国ai学习者的通道，直通网易云课堂的相关课程，本次课程网易云课堂也已经放出了英文版视频（网易云课堂表示中文版目前还在紧张的翻译中），无法科学上网看到coursera的同学也可以在国内观看流畅的视频啦（吴教主一定是听到了国内同学的呼声！）。

值得一提的是，在第一讲的课程中，当吴教主讲解计算机视觉照片风格转化时，放出的是自己太太Carol Reiley的照片，这一波炫妻也是毫无痕痕迹了。文摘菌也想给大家提个醒，Carol的照片在本次课程讲解中还会多次出现，保证大家狗粮吃到饱（微笑脸）。

图片来源：网易云课堂

图片来源：Drive.AI

Carol Reiley本身也是ai从业者。据Carol自己的领英介绍，她在机器人领域拥有15年学术和业界经验，被福布斯评为“20个AI杰出女性”（20 Incredible Women in AI），拥有6个专利并著有一本童书。Carol是硅谷的自动驾驶创业公司Drive.ai创始人之一，吴恩达同时是这家公司的董事会成员。

关于这门课程：

根据coursera和网易云课堂资料，这门课会教你如何搭建卷积神经网络并将其应用到图像数据上。这两年，在深度学习的基础上，计算机视觉也得到了迅猛的发展，从而产生了大量令人振奋的应用：安全无人驾驶、精确面部识别、自动阅读放射成像等等。建议已经学习了前两门专项课程的同学学习。

本次课程吴恩达依然作为导师亲自上阵授课，另外配备了两位课程助教。

通过这门课的学习，你将会：

理解如何搭建一个神经网络，包括最新的变体，例如残余网络。

知道如何将卷积网络应用到视觉检测和识别任务。

知道如何使用神经风格迁移生成艺术。

能够在图像、视频以及其他2D或3D数据上应用这些算法。

附上网易云和coursera列出的中英文授课大纲，感兴趣的同学们可以即日开始战斗啦！

第一周  卷积神经网络

1.1  计算机视觉

1.2  边缘检测示例

1.3  更多边缘检测内容

1.4  Padding

1.5  卷积步长

1.6  卷积的“卷”体现之处

1.7  单层卷积网络

1.8  简单卷积网络示例

1.9  池化层

1.10  卷积神经网络示例

1.11  为什么使用卷积？

第二周  深度卷积网络：实例探究

2.1  为什么要进行实例探究

2.2  经典网络

2.3  残差网络

2.4  残差网络为什么有用？

2.5  网络中的网络以及 1×1 卷积

2.6  谷歌 Inception 网络简介

2.7  Inception 网络

2.8  使用开源的实现方案

2.9  迁移学习

2.10  数据扩充

2.11  计算机视觉现状

第三周  目标检测

3.1  目标定位

3.2  特征点检测

3.3  目标检测

3.4  卷积的滑动窗口实现

3.5  Bounding Box预测

3.6  交并比

3.7  非极大值抑制

3.8  Anchor Boxes

3.9  YOLO 算法

3.10  RPN网络

第四周  特殊应用：人脸识别和神经风格转换

4.1  什么是人脸识别？

4.2  One-Shot 学习

4.3  Siamese 网络

4.4  Triplet 损失

4.5  面部验证与二分类

4.6  什么是神经风格转换？

4.7  什么是深度卷积网络？

4.8  代价函数

4.9  内容代价函数

4.10  风格代价函数

4.11 一维到三维推广

最后的最后，除了吴教主的课程，在网易云课堂学习的各位同学也可以顺便关注文摘菌家的专栏，以及我们授权翻译的两门斯坦福和牛津的优质免费课程。

专栏链接：

https://study.163.com/provider/10146755/index.htm

李飞飞主讲的斯坦福CS231n深度学习与计算机视觉：

http://study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=1003223001

牛津大学联合谷歌DeepMind深度学习与自然语言处理：

http://study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=1004336028

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