纳米学位项目

深度学习

学习 Keras、TensorFlow 框架等主流技术,成为深度学习高手
最早可加入开课时间
6 月 6 日

5 月 30 日开放报名

本期限定席位
80
课程试听人数
9045
免费试听课程
席位有限,立即行动!抢先掌握稀缺技术,成为抢手人才
  • 难度
    中级
  • 学习时间
    21 周

    建议每周学习 10 小时

  • 先修知识
    线性代数、微积分、Python 编程基础
  • 语言
    中文项目审阅和服务

    硅谷讲师英文授课,中英双语字幕

成为硅谷认证的深度学习高手

深度学习引发人工智能最新热潮,AlphaGo Zero 自学成才、图像识别、自然语言处理等技术的实现背后都有着深度学习的身影。在这个项目中,你将跟随 Google 无人车之父 Sebastian Thrun、GANs 之父 Ian Goodfellow 和谷歌 Deepmind 科学家 Andrew Trask 等顶级专家,学习 Keras 和 TensorFlow 框架,以及卷积和循环网络、GANs 和深度强化学习等前沿技术,成为百万年薪的深度学习专家。


免费体验课程内容,在“我的教室”中深入感受项目细节和专业辅导:

免费试听课程

中国人工智能人才缺口超过

500 万人

中国人工智能人才数量

仅 5 万人

数据来自 LinkedIn《全球AI领域人才报告》及工信部教育考试中心
师从世界顶级专家
师从世界顶级专家

师从世界顶级专家

你将站在巨人的肩膀上,向 Google 无人车之父 Sebastian Thrun、GANs 之父 Ian Goodfellow、Google Deepmind 科学家 Andrew Trask 等学习深度学习领域的核心技术。

挑战硅谷前沿实战项目

挑战硅谷前沿实战项目

你将亲手挑战图像识别、生成人脸、飞行器飞行训练等实战项目,在实操中完全掌握深度学习核心技能。同时,这些项目作品将丰富你的简历,让你在行业竞争中脱颖而出!

享受个性化代码审阅服务
享受个性化代码审阅服务

享受个性化代码审阅服务

你的项目代码将得到专家的逐行审阅和反馈,同时你还可以在优达论坛中得到及时的支持,这些都将帮助你更高效率地掌握技能,成为高水平的人工智能人才。

获得优达学城纳米学位证书

获得优达学城纳米学位证书

毕业后,你将获得优达学城认证的毕业证书,证明你在深度学习领域的专业知识和技术水平。

你将学到什么

先修知识

只要你对编程语言有基础概念,对线性代数、微积分有基础认知,就可以亲手打造你自己的深度神经网络。

前期准备

如果你缺乏必要编程和数学知识,建议先学习我们的人工智能编程基础纳米学位。

“在医疗图像、谷歌搜索和无人车等领域,我们每天都在见证深度学习带来的颠覆性改变。我们对深度学习的认识才刚刚开始,我无比期待看到你开发的项目可以做些什么。”

SEBASTIAN THRUN

优达学城创始人

  • 第一部分

    深度学习简介

    了解你将在这门课程中学到什么,探索深度学习网络在不同领域的应用,你还将通过一系列简短的课程,踏出你深度学习的第一步,学习使用深度学习相关工具,如 Anaconda 和 Jupyter notebooks。

  • 第二部分

    神经网络

    神经网络是深度学习的基石。在这部分课程中,你将学习神经网络的基本原理,并在实战项目中用 Python 和 Numpy 从头开始构建一个神经网络。你还将简要了解 TensorFlow,以及如何用它来搭建深度神经网络。

  • 第三部分

    卷积神经网络

    卷积神经网络是解决视觉问题的核心理论。在无人驾驶车,面部识别,医学影像等领域,都有它的应用。在这部分课程中,你将了解卷积神经网络的基本原理,并在实战项目中用它来解决图片分类问题。

  • 第四部分

    循环神经网络

    用 Keras 和 TensorFlow 打造属于你的循环神经网络(RNN)和长短期记忆神经网络(LSTM),并将其运用在文本情感分析、生成文本等前沿领域。挑战“生成电视剧剧本”实战项目。

  • 第五部分

    生成对抗网络

    跟随生成对抗网络之父 Ian Goodfellow,学习并掌握深度卷积生成对抗网络(DCGAN)模型,来模拟生成真实图像。

  • 第六部分

    深度强化学习

    使用深度神经网络,来设计一个可以在模拟环境中进行决策的系统。把强化学习应用到电子游戏和机器人开发等复杂的领域中。

你将挑战的实战项目

预测共享单车使用情况
实战项目 1

预测共享单车使用情况

从零开始搭建并训练一个神经网络,并用该网络预测每日自行车租客人数,为某一共享单车预测某一天内需要的使用量,帮助他们作出管理自行车的决策。数据库中班包含 2011年1月1日 到 2012年12月31日 期间每天每小时的骑车人数,同时也包含季节、天气、月份等影响骑行人数的数据。你将自己构建一个后向传递的神经网络,并在此基础上调整学习速率、迭代次数、隐藏节点等参数,训练自己的神经网络,用以预测“未来”某一天的骑行人数,并与该天的实际骑行人数进行比较。通过这个时间序列数据集,你将实现并掌握你自己的后向传播神经网络。

从零开始搭建并训练一个神经网络,用来预测某一天内共享单车的使用量。

狗狗品种识别
实战项目 2

狗狗品种识别

设计并训练一个卷积神经网络(CNN),来分析狗狗图像,并据此准确区分它们的品种。当你将一只狗狗的图像输入你的算法,它将被识别并估计为狗的品种,如果输入的图像是人,你的模型将识别为最相近的狗的品种。使用迁移学习和其他知名架构来优化这一模型——为更进阶的应用做好准备!当你完成这一项目时,你需要将一系列模型拼接在一起,了解每个模型的优点与缺点。你会理解,你设计的最终目标是为用户带来愉快的体验!

设计并训练一个卷积神经网络(CNN),来分析狗的图像,并据此准确区分他们的品种。使用迁移学习和其他知名架构来优化这一模型——为更进阶的应用做好准备!

生成电视剧剧本
实战项目 3

生成电视剧剧本

在 TensorFlow 上,使用 RNN 创作你自己的《辛普森一家》电视剧剧本。你将会用到《辛普森一家》第 27 季中部分剧本的数据集。你创建的神经网络将为一个在 Moe 酒馆中的场景生成一集新的剧本。在该项目中,你将学习分词、GPU调用、检查点创建、不同 batch 学习等内容。该RNN模型将成为你学习“自然语言处理”的第一步,不知道你的 RNN 神经网络会学习到一个怎样的故事呢?

在 TensorFlow 上搭建一个循环神经网络来生成文本。为你最喜爱的电视剧的打造下一集剧本吧!

生成人脸
实战项目 4

生成人脸

打造一对多层神经网络,通过使他们相互对抗来生成真实人脸。在项目中你将获得一系列明星人脸,试试看用他们能生成什么样的新面孔吧!你将通过让你的神经网络学习 MNIST、CelebA 数据集,学习图像数据处理的方式。并通过辨别器、生成器、损失函数、优化函数的构建,帮助你的对抗网络互相学习,最终达到能够自动生成你需要的图像!快来看看你的网络生成的明星脸吧!

打造一对多层神经网络,通过使他们相互对抗来生成真实人脸。在项目中你将获得一系列明星人脸,试试看用他们能生成什么样的新面孔吧!

训练四轴飞行器学会飞行
实战项目 5

训练四轴飞行器学会飞行

设计一个深度强化学习系统,来控制你的四轴飞行器的学会飞行。你将通过构建你自己的惩罚函数、强化学习模型、深度学习隐藏层来帮助你的四轴飞行器了解他的每一个动作的优劣。你的四轴飞行器将从一系列动作状态中,选择最优的策略来平稳起飞和降落。在该模型中,你需要调整超参数模型来获得较好的学习效果。通过该项目,你会进一步加深对深度神经网络的理解。

设计一个深度强化学习系统,来控制四轴飞行器的一系列飞行项目,包括起飞、盘旋和降落等。

顶级专家

Sebastian Thrun
Sebastian Thrun
优达学城创始人,Google X 研究员、无人驾驶之父
Ian Goodfellow
Ian Goodfellow
GANs 之父,《深度学习》作者
Andrew Trask
Andrew Trask
《理解深度学习》作者,谷歌 Deepmind 科学家
Siraj Rival
Siraj Rival
数据科学家,畅销书作家,以及 YouTube 红人

一流师资

Mat Leonard
Mat Leonard

项目主管

Mat 拥有加州大学伯克利分校的物理学博士学位,研究方向为与短期记忆有关的神经元活动。他是物理和神经学研究员,也是数据科学家。

Luis Serrano
Luis Serrano

课程主管

Luis 曾经是 Google 的机器学习工程师。他拥有密歇根大学的数学博士学位,同时也是蒙特利尔魁北克大学的博士后研究员。

Alexis Cook
Alexis Cook

讲师

Alexis 是应用数学家,拥有布朗大学计算机科学硕士学位和密歇根大学应用数学硕士学位。她曾任国家科学基金会研究员。

Ortal Arel
Ortal Arel

讲师

Ortal 曾是计算机工程学教授。她拥有田纳西大学的计算机工程博士学位。她的博士研究聚焦于应用密码学领域。

Arpan Chakraborty
Arpan Chakraborty

讲师

Arpan 是一位拥有北卡罗莱纳州立大学博士学位的计算机科学家。他在乔治亚理工学院教授计算机科学硕士学位课程,是“实用图形挖掘与R”一书的作者之一。

Jay Alammar
Jay Alammar

讲师

Jay 是一名软件工程师,Qaym(一家阿拉伯语评论网站)的创始人,以及 Riyad Taqnia 基金的投资负责人,这是一家价值 1.2 亿美元的风险投资基金,专注于高科技创业公司。

名额有限!抢完即止

深度学习

¥ 3999
  • 学硅谷前沿课程,获官方认证

  • 一流技术大咖亲授课程

  • 挑战前沿实战项目

  • 连接全球 900 万技术精英

  • 为什么名额有限?

    我们提供独一无二的实战项目与代码审阅服务。为保证学习服务的质量,我们限定名额保证导师学生比例,帮助你在最短时间达成学习目标。

  • 本期学费为什么比往期更贵?

    为帮助你掌握行业领导者认可的最前沿技能,我们不断更新内容、推出新的服务、提升教学服务质量。运营成本随着更新升高,也会导致学费随之增加。

  • 三大保障助你学习无忧

    支持花呗分期

    7 天无条件退款

    支持开发票

帮助与常见问题

    关于纳米学位项目
  • 什么是纳米学位项目?
    纳米学位项目是由来自硅谷的技术学习平台 Udacity 与 Google、亚马逊、Facebook、AT&T 等科技行业领导者共同打造的学习认证项目。我们相信获得来自全球领先科技企业的培训和认可是让学员成为能驱动企业创新变革的抢手人才的最好方式。正是这些顶尖公司定义着优秀人才的标准,影响着整体市场的招聘趋势。
  • 有多少企业认可纳米学位证书?就业前景如何?
    纳米学位项目是由优达学城与 Google、亚马逊、Facebook、AT&T 等科技行业领导者共同打造,课程内容由全球领先企业主导策划,他们比任何人都更清楚企业最渴求的应聘者应该具备怎样的技能。所有课上教学的内容,都针对现在真实的行业需求而设计。你在纳米学位中开发的项目作品,会成为向企业展示你技能的最好证明。所有优达学城毕业生都会纳入 Udacity 全球人才资料库当中,因此所有的合作企业(包括海外企业)都能直接看到学生的简历。但由于海外就业需要海外签证,签证部分优达学城无法帮学生申请,须由学生自行与海外企业协调。
    关于课程
  • 为何要选择 Udacity 深度学习纳米学位项目?
    Udacity 深度学习纳米学位将为打开人工智能的世界提供详细的介绍。在这个项目中,你将掌握人工智能领域专项深造所必需的基础知识,开启新的职业生涯,或是推动你现有职业生涯的发展,成为新一代打造人工智能新世界的深度学习专业人才。除 TensorFlow 之外,你还将学习神经网络、卷积网络、循环神经网络、生成对抗网络和深度强化学习等前沿技术,并在 Keras 和 NumPy 中构建项目。你将向 Sebastian Thrun、Ian Goodfellow 和 Andrew Trask 等权威技术大咖学习,并从该领域的专业人士那里获得独家见解。对于任何对人工智能感兴趣的人来说,该位项目课程是一个理想的切入点。
  • 深度学习纳米学位会教授哪些内容?
    在这门课程中,你将学习到神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、对抗生成网络、深度强化学习等深度学习核心技术。
  • 如何知道我是否适合学习这门课程?这门课有什么先修要求?
    你需要具备编程知识、统计学知识、微积分和线性代数知识,熟悉 Python 的常用类库(Numpy,Matplotlib 等)。如果你没有以上这些基础,建议你先学习我们的人工智能编程基础纳米学位。
  • 学完这个纳米学位后,我能达到什么样的水平?
    当你完成深度学习基石纳米学位所有项目之后,你将拥有娴熟的 Python 编程能力,并熟练掌握神经网络知识脉络。你将为继续深造自然语言处理工程师计算机视觉工程师无人驾驶工程师人工智能工程师机器人开发等高阶项目打下坚实基础,成为大数据、人工智能领域的稀缺人才。
    报名须知
  • 如何加入课程?
    课程将定期开放报名。在课程开放报名期间,点击“立即加入”按钮,付款成功后,即可加入最近开课班次。你所加入的班次开课后,即可开始学习。
  • 支付学费后,我可以马上开始学习吗?
    每个班次有固定的开课时间,在课程主页和付款页面,可以看到当前开放报名班次的开课时间。你所加入的班次开课后,即可开始学习。
  • 这门课程的学期时长是多久?
    这门课程的学期时长为 21 周,在此期间里,我们会对课程进行科学系统的阶段性分类,以保证大家能够高质量地完成课程。我们建议你每周至少保证 10 - 15 个小时的学习时间。
  • 完成课程后,可以获得证书吗?
    是的!在课程有效期结束前通过全部项目,你将获得由优达学城认证的纳米学位证书,证明你在深度学习领域的专业技能。
  • 本期没有抢到限定席位怎么办?
    为保障每一个正式加入的学员都获得优质教学,每一期入学席位限定,报满即停。如果这一期没有抢到席位,建议可以及时关注下一期报名时间。我们鼓励你提前预定本期席位,先人一步加入本期项目。
    学习须知
  • 开课后学习内容是一次性全部放出还是分阶段放出?
    开课后,你可以在教室中看到所有的课程内容和项目内容,你可以按照自己的时间和节奏进行学习。
  • 项目提交后,多长时间可以得到项目导师的回复?
    提交项目后,你一般会在 24 小时内得到导师的回复,最久不会超过 7 个工作日。
  • 如果我没有在学期结束前通过所有项目会怎样?
    学期结束后,如果你还没有通过全部项目,可以获得 4 周的宽限期来完成这些项目。在宽限期内通过全部项目,你仍可以顺利毕业并获得证书。你最多只可获得一次宽限期,如果 4 周宽限期过后,你仍未通过全部项目,你将被移出课程,并失去访问课程内容的权限。被移出课程后,你需要重新支付学费,方可重新加入课程。
  • 如何才能顺利完成课程?
    在学习过程中,你将得到专业导师的逐行代码审阅服务,这将帮助你高效顺利地通过实战项目。如果你能每周付出 10 小时的学习时间,通常可以在 19 周内完成所有必修内容和实战项目,按时毕业。
  • 毕业后,我还可以继续访问课程内容吗?
    是的,成功毕业后,你可以继续访问课程内容。
    其他问题
  • 开课后发现课程不适合自己怎么办?
    开课后 7 天内,你可以点击这里向我们申请无理由退款。我们将全额返还学费至原付款渠道。
  • 支付学费后,可以开具发票吗?
    当然可以,在开课 7 天后,你可以点击这里申请发票。
  • 如果还有其他问题怎么办?
    你可以发送邮件到 support@youdaxue.com,我们将第一时间解答你的问题。