雷鋒網AI科技評論按：8月8號，吳恩達在推特上發布了重磅消息：deeplearning.ai 課程登錄 Cousera，并同時在 Medium 發布博文介紹這套課程。僅過去21天，也就是昨天，網易云課堂對外宣布已取得deeplearning.ai公司的授權，目前是這套課程的中文版唯一的官方合作伙伴。

中文版深度學習課程介紹

據網易官方介紹，網易中文版課程內容和Coursera 上完全一樣，只是增加了中文字幕。并且這套課程在網易云課堂上是永久免費，可反復觀看。值得注意的是這套免費中文版課程沒有設置課下練習和檢測，所以課程結束后也不會頒發學習證書。有需要證書的同學還是要到Coursera上學習，完成練習，通過檢測即可獲得。

據AI科技評論了解，8月初在Coursera上發布的英文版課程，注冊后前7天可免費觀看全部課程內容，7天后課程服務需要付費，價格是49美元/月。配有相關配套練習，體驗過的小伙伴對測設題目的設計和質量都評價很不錯。

此次網易引入中文版課程，除了忠實于原版課程內容，不做任何刪減外，還會不定期安排相關行業專家進行直播互動，這無疑是為國內想學習人工智能這門課程的愛好者提供了極大便利。

附課程內容：（來源網易云課堂）

01 神經網絡和深度學習

開課時間： 8月29日10:00 - 12月31日0:00

課程時長：4周

課程負載：3小時每周

課程分類：人工智能與數據 人工智能 IT&互聯網

這門課將為你介紹深度學習的基礎知識。學完這門課，你將能夠：

理解驅動深度學習的主要技術趨勢。

能夠搭建、訓練并且運用全連接的深層神經網絡。

了解如何實現高效的（向量化）的神經網絡。

理解神經網絡架構中的關鍵參數。

02 改善深層神經網絡：超參數調試、正則化以及優化

開課時間： 8月29日10:00 - 12月31日0:00

課程時長：3周

課程負載：3小時每周

學完這門課之后，你將會:

理解業界構建深度神經網絡應用最有效的做法。

能夠高效地使用神經網絡通用的技巧，包括初始化、L2和dropout正則化、Batch歸一化、梯度檢驗。

能夠實現并應用各種優化算法，例如mini-batch、Momentum、RMSprop和Adam，并檢查它們的收斂程度。

理解深度學習時代關于如何構建訓練/開發/測試集以及偏差/方差分析最新最有效的方法。

能夠用TensorFlow實現一個神經網絡。

03 結構化機器學習項目

開課時間： 8月29日10:00 - 12月31日0:00

課程時長：2周

課程負載：3小時每周

在2周的學習之后，你會：

理解如何診斷機器學習系統中的錯誤

能夠優先減小誤差最有效的方向

理解復雜ML設定，例如訓練/測試集不匹配，比較并/或超過人的表現

知道如何應用端到端學習、遷移學習以及多任務學習

04 卷積神經網絡

開課時間： 待定

課程時長：待定周

課程負載：待定

通過這門課的學習，你將會：

理解如何搭建一個神經網絡，包括最新的變體，例如殘余網絡。

知道如何將卷積網絡應用到視覺檢測和識別任務。

知道如何使用神經風格遷移生成藝術。

能夠在圖像、視頻以及其他2D或3D數據上應用這些算法。

05 序列模型

理解如何構建并訓練循環神經網絡（RNN），以及一些廣泛應用的變體，例如GRU和LSTM。

能夠將序列模型應用到自然語言問題中，包括文字合成。

能夠將序列模型應用到音頻應用，包括語音識別和音樂合成。

吳恩達的公開信

各位AI的愛好者朋友們，你們好！

我是Andrew，很高興能在網易云課堂跟大家見面。

在發布了《深度學習》系列課程后，很多朋友告訴我他們也想在中國訪問課程，而我知道網易一直致力于傳播和分享優質的教育資源，所以我決定和網易獨家合作，將課程內容免費放在網易公開課和網易云課堂的平臺上，供大家進行交流與學習。同時，網易云課堂還為大家提供了中英文對照字幕，以便你們更好地理解課程內容。

我希望可以培養成千上萬的人，去使用人工智能解決生活中的實際問題，創建一個人工智能驅動的社會！

雷鋒網AI科技評論