上线十年，吴恩达机器学习课程全面升级，Python教学+更多应用，本月开课

大数据文摘作品

作者：Mickey

今年，吴恩达的深度学习课程就上线整整十周年了。

十年来，这门课程成为了无数AI人的入门课程，全球有超过60万人注册过这门课，这也让吴恩达成为了“全民AI老师”。

这门深度系列的课程面向希望入行深度学习的从业者，要求学生有一定的数学基础以及统计学知识储备，虽然课程有趣简单好上手，但随着时间推进，这门课程并不能满足所有人的需求。

特别是在课程语言的设计上，由于课程设计编写时日已久，大部分的内容使用的仍然是Matlab/Octave语言。十年来，编程世界日新月异，更新更简单的编程工具也层出不穷，例如Python，正成为当前最流行的编程语言。而据已放出的介绍信息，本次课程的最大更新，就是使用 Python 而非 Octave 作为教学语言。

同时，吴恩达在十年来也在业界走了一大圈，从应用端获取了不少新的知识，因此，新版的课程也理所当然的加入了这些新的应用内容。

虽然具体的开课时间还不确定，但是在本月，我们就能看到崭新的机器学习课程了。

话不多说，先放上新课程的注册链接：

https://www.deeplearning.ai/program/machine-learning-specialization/

去年，斯坦福Daily’s Data Team数据团队精心设计了一个课题，对十年来斯坦福所有与人工智能有关的计算机科学课程进行了分析，想要了解这个行业是如何变化的，以一窥这个行业十年来的发展。

其中，吴恩达教授大热的机器学习课程CS229：机器学习是过去10年来最受欢迎的课程，从2010-11年的318名学生增加到2019-20年的869名学生。

增长的驱动因素是学生需求的爆炸性增长。

在计算机科学系中存在的多个方向中，选择人工智能方向的是最多的。此外，计算机科学系以外的学生越来越多地在该系学习人工智能课程。

不过，就在昨天，随着课程十周年的到来，吴恩达的机器学习课程也告一段落。

上周，Stanford Online 和 DeepLearning.AI 团队宣布了一项重要通知：《机器学习》课程将从 2022 年 6 月 14 日起关闭在 Coursera 上的新学员注册。

课程《机器学习》将于 2022 年 6 月 14 日停止接受新学员注册，已经注册了的，仍然可以在 Learner Dashboard 上看到并继续学习该课程。

一直以来，继承自斯坦福的吴恩达机器学习课程CS229课程一直是这个行业从业者们的默契的“必修课”。在国内，这门课也是饱受好评的课程之一，收获了大批各行各业的学习者。

不过，所谓“旧的不去，新的不来”，新版机器学习课程依然非常值得期待。

从DeepLearning.ai官网上，我们可以看到这门Stanford Online与DeepLearning.AI合办的课程的介绍：仍然专注实用技能，包括机器学习基础和如何使用这些技能解决现实问题。同时也包括一些全新重建，将这门课程扩展到 3 门专业课程，更新后的专业化课程会通过直观的视觉方法教授基础 AI 概念，然后介绍实现算法和基础数学所需的代码。

此外，课程开发者也认为，不管是什么阶段的学习者，都能从这门课程中获取一些需要的知识。

对于初学者

保留旧版核心课程 - 多年来经过数百万学习者的审查 - 并使其更平易近人；

每节课都以机器学习概念的视觉表示开始，然后是代码，然后是解释基础数学的可选视频。

对于注册但没有完成老版机器学习课程的新手

不需要先验数学知识或严格的编码背景；

平衡直觉、代码实践和数学理论，创造简单有效的学习体验。

对于已经完成了老版的机器学习课程的“老鸟”

刷新基础 ML 概念的好方法；

已重建评分作业和讲座，以使用 Python 而非 Octave 进行教学；

根据 Andrew Ng 过去十年的行业和研究经验，更新了有关实际应用机器学习的建议部分。

不过，在等待新版课程放出的过程中，文摘菌也总结了一批更加专项的课程给大家：

• 多伦多大学三巨头，被誉为“深度学习之父“的Geoffrey Hinton教授在Coursera上的Neural Networks For Machine Learning课程。他的UT实验室在2012年的某医药大赛中如一匹黑马般赢得桂冠（即使整个团队没有一个人懂生物），真正地把深度学习带入了主流媒体的视线。

  https://www.coursera.org/learn/neural-networks

• 斯坦福大学CS224d自然语言处理深度学习课程，链接：

  http://cs224d.stanford.edu/

• 牛津大学与DeepMind合作的自然语言处理深度学习课程，大数据文摘授权汉化教程。

  http://study.163.com/course/introduction/1004336028.htm

  
  

• MIT 6.S094深度学习与无人车课程。大数据文摘授权汉化教程

  http://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1004938039

  
  

• 专门致力于为深度学习工程师提供教育资源的fast.ai。链接：

  http://www.fast.ai/

  
  

• Tensorflow提供的机器学习教程，分为两篇

  初学者篇：

  https://www.tensorflow.org/get_started/mnist/beginners

  进阶篇：

  https://www.tensorflow.org/get_started/mnist/pros

  
  

• AI圣经级教科书（花书）－蒙特利尔大学教授Yoshua Bengio和他的前学生Ian Goodfellow合著的《Deep Learning》；英文版免费阅读：

  http://www.deeplearningbook.org/ 中文版也已上市！

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