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课程评价
spContent=本课程主要介绍深度学习的基本原理、卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络、注意力机制等基本方法及其典型应用领域,并借助机器学习开源平台TensorFlow实现深度学习在证券趋势预测、声音质量评价、电子推荐、目标检测、社交网络情感分析等多个典型领域的应用。
—— 课程团队
课程概述

1.我为什么要学习这门课?

机器学习是人工智能的重要组成和技术基础,伴随着人工智能几十年的发展,期间几次大起大落。作为机器学习的高级阶段,最近几年深度学习算法在自然语言处理、语音识别、图像处理等领域的突破应用和广泛接受。这也标志着机器学习已经彻底迈出实验室大门,走向实践,推动着人工智能向更高阶段发展。数据应用和人工智能发展已经引起了全球关注。企业对机器学习的人才需求增大,与之密切相关的数据科学家、数据挖掘工程师、大数据分析师、机器学习工程师等数据分析类人才成为本世纪最有吸引力的职业。根据相关企业估计,上述人才的增长高峰将持续6-8年。本课程就是对深度学习感兴趣的学员准备的。

2.这门课的主题是什么?

在前面2次介绍传统的机器学习理论的基础上,讨论深度学习的典型算法原理与应用(具体内容请参考下面课程大纲),为实践打下坚实的基础。

3.学习这门课可以获得什么?

课程目标:理解深度学习的基本原理、精选的10几种基本算法及其典型应用,并使用主流的机器学习开源平台实现深度学习在典型领域的应用过程,能否对一般难度的应用问题进行分析和代码实现。

4.这门课有什么特色和亮点?

深度学习是一门理论和实践并重的课程,其中的内容比较多,很多算法也有一定的难度。深度学习的应用也需要一定的经验和技巧。本课程参阅了大量文献资料,结合过去多年的数据分析研究和项目实践,深入浅出,学生在可以钻研深度学习的算法以及应用。课程通过大量的选择题、填空和判断题检验和巩固学员对基本知识的理解。

5.这门课的学习方法建议

建议结合教材机器学习》(人民邮电出版社,2018)、《机器学习案例实战》(人民邮电出版社,2019)、《Python机器学习实战案例》(清华大学出版社,2019学习,先结合视频了解基本算法,然后通过各单元的测试题和作业巩固基本概念和算法,再通过具体的案例解读思路和代码,巩固算法。线下还要参考实战教材动手实验和实践练习,循序渐进。

6.课程守则(建议)

欢迎大家选修课程,请各位按照课程首页大纲的内容,根据课程内容的顺序,每周结合视频和推荐的配套教材,按时完成基本算法内容学习,并结合单元测试和章节练习,巩固基本概念和算法。在此基础上,完成每单元的实验,并可以进一步阅读推荐的实战案例,理解机器学习的思路以及每个步骤可能遇到的问题和技巧。有问题欢迎在课程讨论区讨论。

授课目标

掌握深度学习的基本原理、常用算法,并在此基础上应用于机器视觉、自然语言处理等相关领域,培养一定的分析和解决实际问题的能力。

课程大纲
预备知识

学习本课程前需要掌握机器学习,尤其是前馈神经网络的基本原理、常用算法,也需要有较扎实的统计学、高等数学、线性代数、Python编程等基础。强烈建议学完第2次的开课内容再学习本次课程。

证书要求

1.按时学习每章节的视频

2.完成每章节的测试(以选择题为主,每章还至少有一个实验,一个互评的讨论题)

3.积极参加讨论和互评(每学期至少5次)

4.通过课程的结业测试(前面三项占总成绩的25%,结业考试占总成绩的75%)

注意:纸质证书需要付费申请(总分60分以上合格)

参考资料

基本的阅读教材:

1.赵卫东,董亮编著.机器学习.北京:人民邮电出版社,2018(教材,python语言

2.赵卫东. 机器学习案例实战. 北京:人民邮电出版社,2019(实验和实训,python语言)

3.赵卫东,董亮著.Python机器学习实战案例.北京:清华大学出版社,2019(实验和实训,python语言

4.赵卫东译.TensorFlow强化学习快速入门指南.北京:机械工业出版社,2020(参考书)

参考资料:

龙龙.TensorFlow 2.0 实战案例:https://github.com/dragen1860/Deep-Learning-with-TensorFlow-book

常见问题

1. 没有基础可以学习吗?

答:强烈建议请先学习第1-2次的课程再学习,本课程需要掌握必要的高等数学、线性代数和统计基础知识以及比较扎实的机器学习基础知识。没有机器学习基础的学员请一定先学习传统的机器学习算法。此外,还需要掌握Python编程基础。

2. 深度学习算法那么多,我怎么学习?

答:可以先熟悉基本的方法和算法,培养对数据分析的兴趣,奠定一定的基础后,逐步学习较难的算法。特别推荐通过案例和应用学习。有关机器学习技能的培养很重要,具体的方法请参考论文:数据分析类课程的技能培养方法探讨(https://mp.weixin.qq.com/s/HtOZwZXMlErmn87FFIkKYQ)和基于项目实践的机器学习课程改革(《计算机教育》,2019.9)。

3.如何使用课程中提到的算法解决实际问题?

答:可以课后先阅读和调试一下经典的案例和代码,然后尝试解决一些简单的问题,通过参加比赛、各种技术研讨、仿真型的项目,直至参加实际项目,这是一个循序渐进的过程,需要耐心、兴趣和毅力。

4.本课程怎么学习?

答:本课程是深度学习的基本课程,适合有一定机器学习基础的学员,配合教材讲解实用的内容,与线下的实训练习结合。建议采用翻转教学方式,结合配套教材,首先学习在线的视频,课下结合实际项目案例讨论算法的应用以及其中关键技能,并通过实验练习数据分析的思维和技能。

5.本课程有无配套的实验资源?

答:有的,配套教材封后扫码可以下载,网课也有部分实验内容可以下载练习。

6.实验是否有推荐的平台和工具?

答:以下的机器学习平台和工具可以使用:

Anaconda下载地址:https://www.anaconda.com/products/individual,具体的安装使用方法可以参考https://mp.weixin.qq.com/s/dfYNepLqoMRVZywh_eWWSQ

(Tensorflow等机器学习库可以按需安装)

7.本课程采用什么语言?

答:Python3语言。

8.课程总体难度如何?

答:属于深度学习基本的内容,难度总体属于初中等,希望学员理解机器学习基础知识,可以先选读本课程第二次开课的内容https://www.icourse163.org/course/FUDAN-1205806833?tid=1206624259

9.本课程是否有实战的内容?

答:实战练习的课程大家可以选修机器视觉与边缘计算应用课程https://www.icourse163.org/course/FUDAN-1456632162。并以推荐的2本实战案例线下练习,提供源代码和数据(书封后扫码下载)。

10.问题答疑方式?

答:可以在课件首页寻找二维码加赵卫东老师微信直接讨论,或者加入课程的微信群(目前有6大微信群,每群200+学员),平时共享资料或交流问题。也可以发到在线课程的讨论区,一般都会给与及时解答。

11.课程是否提供实训平台?

答:课程的简单实验可以在自己的机器练习外,还可以申请阿里云-天池AI实训平台https://tianchi.aliyun.com/ailab/user/login,具体申请使用方法请参考课程公告。


学习贵在坚持,长期努力,必有大成!