构建机器学习项目

本课程已是2021最新版。
您将通过本课程学习如何构建一个成功的机器学习项目。如果您渴望成为人工智能领域的技术领导者,并知道如何为您的团队设定工作方向,本课程将为您提供指导。

本课程的很多内容都是我从构建和发布深度学习产品及项目的经验中得来,其他地方从未教授。本课程还有两个“飞行模拟器”项目,让您作为机器学习项目负责人练习决策制定。这将给您提供只有在机器学习领域工作多年之后才能获得的“行业经验”。

通过2周的学习, 您将:
  •  了解如何诊断机器学习系统中的错误。
  •  能够学会优先考虑减少误差的最有前途的方向。
  •  理解复杂的机器学习设置,如不匹配的训练/测试集;比较和/或超越人类水平表现。
  •  知道如何应用端到端学习,转移学习和多任务学习。我见过一些团队浪费几个月或几年在不理解原则的情况下教授这门课。我希望这两周的课程能帮您节省几个月的时间。这是一个独立的课程,只要您有基本的机器学习知识,就可以学习这门课程。

课程大纲

第一章:ML策略(1)

本章节共有13个视频 、3个阅读 、1个练习 ,完成时间149分钟。

13个视频

1. 为什么选择ML策略? (2分钟)

2. 正交化 (10分钟)

3. 单数评价指标 (7分钟)

4. 满足和优化指标 (6分钟)

5. 训练/开发/测试分布 (7分钟)

6. 开发和测试集的大小和指标 (6分钟)

7. 何时更改开发/测试集和指标 (11分钟)

8. 为什么选择人类水平表现? (6分钟)

9. 可避免的偏见 (7分钟)

10. 理解人类水平表现 (11分钟)

11. 超越人类水平表现 (6分钟)

12. 提高您的模型性能 (5分钟)

13. Andrej Karpathy访谈 (15分钟)

3个阅读

1. 2021版更新说明

2. 第一章课程讲义 (3分钟)

3. 机器学习飞行模拟器 (2分钟)

1个练习

1. Peacetopia城的鸟类识别(案例研究) (45分钟)

第二章:ML策略(2)

本章节共有11个视频 、1个阅读 、1个练习 ,完成时间180分钟。

11个视频

1. 进行误差分析 (11分钟)

2. 清理错误标注的数据 (13分钟)

3. 快速构建您的第一个系统,并进行迭代 (6分钟)

4. 训练和测试的不同分布 (11分钟)

5. 不匹配数据分布的偏差和方差 (18分钟)

6. 解决数据不匹配问题 (10分钟)

7. 迁移学习 (11分钟)

8. 多任务学习 (13分钟)

9. 什么是端到端深度学习? (12分钟)

10. 是否使用端到端深度学习 (10分钟)

11. Ruslan Salakhutdinov访谈 (17分钟)

1个阅读

1. 第二章课程讲义 (3分钟)

1个练习

1. 自动驾驶(案例研究) (45分钟)

讲师介绍

Andrew Ng ( 吴恩达 )

人工智能领域的全球领导者、Coursera的联合创始人及董事长

简介:课程由人工智能领域的全球领导者、Coursera的联合创始人及董事长Andrew Ng(吴恩达)进行教授。吴恩达博士也是deeplearning.ai的CEO和创始人。同时,他也是斯坦福大学计算机科学系的客座教授。 他曾在百度担任首席科学家,负责推动公司的全球人工智能战略和基础设施建设。他也曾是谷歌大脑团队的创始领导人。吴恩达博士在机器学习、机器人和相关领域撰写或合作撰写了超过100篇研究论文。他拥有卡耐基梅隆大学、麻省理工学院和加州大学伯克利分校的学士,硕士及博士学位。

Kian Katanforoosh

斯坦福大学计算机系讲师, Workera CEO及创始人

Younes Bensouda Mourri

斯坦福大学计算机系讲师

Andrew Ng ( 吴恩达 )

人工智能领域的全球领导者、Coursera的联合创始人及董事长

简介:课程由人工智能领域的全球领导者、Coursera的联合创始人及董事长Andrew Ng(吴恩达)进行教授。吴恩达博士也是deeplearning.ai的CEO和创始人。同时,他也是斯坦福大学计算机科学系的客座教授。 他曾在百度担任首席科学家,负责推动公司的全球人工智能战略和基础设施建设。他也曾是谷歌大脑团队的创始领导人。吴恩达博士在机器学习、机器人和相关领域撰写或合作撰写了超过100篇研究论文。他拥有卡耐基梅隆大学、麻省理工学院和加州大学伯克利分校的学士,硕士及博士学位。

Kian Katanforoosh

斯坦福大学计算机系讲师, Workera CEO及创始人

Younes Bensouda Mourri

斯坦福大学计算机系讲师