【我們為什麼挑選這篇文章】吳恩達走跳世界大品牌科技公司,從 Google 跳槽到百度,最後自行創業當執行長。吳恩達在 AI 領域可與李飛飛齊名,這位人工智慧大師近日在線上學習軟體 Coursera 上推出「平民式」的 AI 課程教學,只要低廉價格就可學一套基礎的 AI 知識。這種好康怎麼能錯過。(責任編輯:陳伯安)
今年 2 月份,在放出深度學習第五課之後,「全民 AI 老師」吳恩達的深度學習專項計劃課程 告一段落 。
這門深度系列的課程面向希望入行深度學習的從業者,要求學生有一定的數學基礎以及統計學知識儲備。這意味著,儘管課程有趣簡單好上手,但深度系列的課程並不能滿足所有人的需求。
現在, 吳恩達在 coursera 新開了一門課,名字是《AI For Everyone》。聽名字就能知道,這是一門任何人都能學習的課程。 即使你沒有相關的背景知識,相信吳大大也能帶你入門 ,畢竟,AI For Everyone。
但事實上,雖然它對所有人開放,但它主要面向希望「更好地理解 AI」以及它如何影響他們的業務的商業專業人士 – 也就是說, 有興趣學習選擇能產生回報的 AI 項目的高管們 。
先奉上課程 連結
吳恩達課程目的:了解 AI 潛力與局限性,以及如何建構 AI 系統
新課程「AI For Everyone」的 Coursera 介紹顯示,該課程將在 2019 年初推出。
據海外科技媒體 VentureBeat 報道,吳恩達在電話採訪中稱:「人工智慧正在影響著每個行業,對這些不同角色的人來說, 瞭解人工智慧知識如何指引他們的業務非常重要 。」
「這門課程適合非技術人員,我希望『它』能夠教會我們…… 每一個人如何為他們的行業以及他們自己的職業使用人工智慧。」
吳恩達稱,利用這門課程,引導學員瞭解在公司內部管理和組織 AI 團隊的過程,以讓他們「切斷炒作」,並發現當前存在的 AI 的潛力和局限性。此外,它還提供深入的案例研究,說明如何構建和維護複雜的 AI 系統,同時提供實際問題的指導,例如向 AI 團隊提供數據以及培訓,開發和測試所述數據。
其中一些案例研究將詳細介紹關於人工智慧的失敗實施,吳恩達稱,這些問題常常被避而不談。
吳恩達為何要為業界 CEO 開這堂課?
吳恩達開設這門給高管們的 AI 課並不意外。畢竟,在授課之外,身兼 landing.ai 創始人的吳恩達一直非常關注業內人工智慧應用情況。
今年 8 月份,吳恩達就曾在自己的推特上發佈了一個問題,稱自己因為 Landing.ai 的項目到訪很多國家,和非常多的 CEO 交流過他們的 AI 策略,想基於此發佈一個報告,因此也向大家徵集最想瞭解的問題。
之後,在今年南京的 2018 中國人工智慧峰會(CAIS2018)在南京國際博覽會上,吳恩達也集中回應了 CEO 們的問題 ,其中最重要的一個問題就是,如何招聘 AI 人才,建立 AI 團隊。
吳恩達當時尤其強調了企業向不同的業務部門提供人工智慧培訓的重要性。並詳細敘述了企業應該如何運用線上教育資源進行內容策展。
隨著線上數字內容的興起,教育及培訓變得越來越容易。吳恩達還提出了一個新的職位概念—— 公司的首席學習官(Chief Learning Officer),可以 利用大量的線上教育資源進行內容策展 。例如發掘與篩選優質內容,整合與編輯,形成新的課程大綱;在企業內部傳播與分享相關內容,並將培訓計劃與員工評量部分嵌合在一起。
而顯然,這門新的課程即是為了回應企業和 CEO 們的這一需求。
AI For Everyone 該怎麼報名?
Coursera 上,該課程的相關資料還很不完善,文摘菌帶大家看一看這門課程目前有限的曝光。
課程的製作方仍然是 deeplearning.ai,依舊是吳恩達親自授課,仍然是通過英文授課,中文版是否會同步上線還不得而知。
課程要求你需要用 3 周的時間來完成課程並提交作業 ,但是,每周你只需要付出 1~2 個小時 就足夠了。相比之前 deeplearning 課程要求的每周 3-6 小時,吳恩達顯然非常理解商務人士們時間的寶貴。
跟之前一樣,要獲取證書, 課程收費依然是 49 美元(約 1,470 台幣)。當然你也可以選擇旁聽或者申請獎學金。
目前,這門課程完整的課程目錄設置並沒有給出。據課程首頁提示,我們可以知道, 這門課程在 2019 年的早期開放註冊,完整的課程目錄可能會到那時候放出 。
當然,等不及學這門課程的同學,吳恩達名為 Deep Learning Specialization(深度學習)的課程今天剛剛在 coursera 上開始上課,不如先重新回顧一下深度學習的知識,等待這門商務課程的開啓啊。
深度學習 課程連結: 這裏
除了吳恩達的 AI 課程之外,這裡還有很多大師傳授的課程!
最後,當然,想要系統學習深度學習的同學,我們也推薦一些更加專項的課程給大家:
1. 多倫多大學三巨頭,被譽為「深度學習之父」的 Geoffrey Hinton 教授在 Coursera 上的 Neural Networks For Machine Learning 課程。他的 UT 實驗室在 2012 年的某醫藥大賽中如一匹黑馬般贏得桂冠(即使整個團隊沒有一個人懂生物),真正地把深度學習帶入了主流媒體的視線。(連結於此)
2. 斯坦福大學 CS231n 卷積神經網絡視覺識別課程(李飛飛授課),大數據文摘(本文作者)授權漢化 教程連結。
3. 斯坦福大學 CS224d 自然語言處理深度學習課程,連結。
4. 牛津大學與 DeepMind 合作的自然語言處理深度學習課程,大數據文摘授權 漢化教程 。
5. MIT 6.S094 深度學習與無人車課程。大數據文摘授權 漢化教程 。
6. 專門致力於為深度學習工程師提供教育資源的 fast.ai。(連結)
7. Tensorflow 提供的機器學習教程,分為兩篇 初學者篇 、 進階篇 。
8. AI 聖經級教科書(花書)-蒙特利爾大學教授 Yoshua Bengio 和他的前學生 Ian Goodfellow 合著的《Deep Learning》;英文版 免費閱讀 , 中文版也已上市!
以上是一些免費課程,如果想要保證聽課質量,保證有答疑和練習,我們也推薦網易雲(中國線上學習軟體)課堂一些收費課程:
1. 人工智慧的數學基礎,連結 。
2. 機器學習工程師實戰課程,連結 。
(本文經合作夥伴 大數據文摘 授權轉載,並同意 TechOrange 編寫導讀與修訂標題,原文標題為 〈吴恩达全新课程上线!给商务人士和高管的 AI 指引课 〉。)
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