以下是对 Coursera 上人工智能相关课程的简要笔记。如果你对深入学习感兴趣，可以访问我们的 AI 课程页面。

课程列表

  • 机器学习：由 Andrew Ng 教授主讲，介绍了机器学习的基础知识。
  • 深度学习：同样由 Andrew Ng 教授主讲，深入讲解了深度学习的技术。
  • 自然语言处理：探讨了自然语言处理的基本概念和应用。

机器学习

机器学习简介

机器学习是一种使计算机能够从数据中学习并做出决策或预测的技术。

  • 监督学习：通过已标记的训练数据学习。
  • 无监督学习：通过未标记的数据学习。
  • 半监督学习：使用部分标记和未标记的数据学习。

Machine Learning

应用实例

  • 推荐系统：例如 Netflix 和 Amazon。
  • 图像识别：例如面部识别和物体识别。

深度学习

深度学习简介

深度学习是机器学习的一个子集，它使用类似于大脑的神经网络来学习数据。

  • 卷积神经网络（CNN）：用于图像识别。
  • 循环神经网络（RNN）：用于处理序列数据，例如时间序列和自然语言。

Deep Learning

应用实例

  • 自动驾驶汽车：使用深度学习来识别道路和障碍物。
  • 语音识别：将语音转换为文本。

自然语言处理

自然语言处理简介

自然语言处理（NLP）是人工智能的一个分支，旨在使计算机能够理解、解释和生成人类语言。

  • 词嵌入：将单词转换为向量表示。
  • 语言模型：用于预测下一个单词或短语。

Natural Language Processing

应用实例

  • 机器翻译：例如 Google 翻译。
  • 情感分析：分析文本中的情感倾向。

希望这些笔记能帮助你更好地理解人工智能和相关的 Coursera 课程。