Alex 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI
吴恩达的经典机器学习课程又双叒开新课了！
今天，吴老师发推分享了这则好消息。
该课程由deeplearning.ai和斯坦福大学提供，目前已上线Coursera。
和之前机器学习课程不同的是，本系列课程对ML初学者友好，不用学员有太多数学背景。
（不过线性代数和高等数学基础知识还是需要掌握的）
对此，评论区洋溢着激动和喜悦之情。
有人表示：终于等到你！
甚至还有网友已经迫不及待地完成注册并开始听课了。
初学者友好的ML系统课程
据吴恩达介绍，为了让ML初学者能更好地学习理解，在每堂课开始，授课教师都会对神经网络、深度学习、决策树等机器学习的概念进行直观详尽的讲解。
小白也不用担心上课听天书，因为老师会在课程中解释每一步的原理。
而已经学完机器学习全部课程的人，也可以在这里刷新对一些基本概念的认知。
此外，该课程的教学和作业将全部使用Python实现，代替了以往的Octave。
据Coursera官网信息，本系列ML课程主要分为3个部分：
监督式机器学习：回归和分类；
高级学习算法；
无监督学习，推荐系统，以及强化学习。
首先，学员将学习掌握各种机器学习模型的基本原理。
并将培养出建立、训练模型的能力。
此外，该课程包括实践项目，学员可以在这里实验测试自己的想法。
如果按照每周学习8小时的话，完成本课程的全部学习大约需要2个月。
当学员参与完全部课程、实验、并完成作业后，可以获得证书。
该课程的授课教师共4人。
除了吴恩达之外，还有DeepLearning.AI的产品负责人Eddy Shyu，以及DeepLearning.AI的算法工程师Aarti Bagul和Geoff Ladwig。
这系列课程，大伙儿可以在Coursera官网上免费注册旁听。
不过，如果想要更好地参与课堂和实验、并希望有人为你批改作业的话，每月需支付49美元（约合人民币328元）。
对于这系列新发布的课程，吴恩达称：
系统地学完后，你将超过绝大部分人，能够建立有效且实用的机器学习算法，来帮助自己完成许多任务。
看到这里，ML小白和发烧友们是否想去听听吴老师的新课了？
课程地址：
https://www.coursera.org/specializations/machine-learning-introduction
参考链接：
https://twitter.com/AndrewYNg/status/1537119911889145858
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