Coursera Machine Learning Specialization：此课程序列涵盖机器学习的高级概念，如监督学习、无监督学习和神经网络。(course中文翻译)

该专业课程系列涵盖机器学习的高级概念，如监督学习、无监督学习和神经网络。

课程列表

• 机器学习基础：监督式学习
• 机器学习基础：非监督式学习
• 机器学习基础：神经网络和深度学习
• 时间序列分析
• 自然语言处理
• 推荐系统
• 深度学习专项

课程内容

机器学习基础：监督式学习

本课程介绍监督式学习的原理和算法，包括线性回归、逻辑回归、支持向量机和决策树。

机器学习基础：非监督式学习

本课程介绍非监督式学习的原理和算法，包括聚类、降维和异常检测。

机器学习基础：神经网络和深度学习

本课程介绍神经网络和深度学习的原理和算法，包括前馈网络、循环网络和卷积网络。

时间序列分析

本课程介绍时间序列分析的技术和应用，包括时间序列分解、预测和异常检测。

自然语言处理

本课程介绍自然语言处理的技术和应用，包括文本预处理、词性标注、词块分割和文本分类。

推荐系统

本课程介绍推荐系统的原理和算法，包括协同过滤、内容过滤和混合方法。

深度学习专项

本课程深入探讨深度学习的理论和应用，包括卷积神经网络、递归神经网络和生成对抗网络。

课程要求

• 基本的编程技能（Python 或 R）
• 线性代数和微积分的基础知识
• 对统计学和机器学习的概念有一定了解

目标受众

该专业课程系列面向希望提高机器学习技能的专业人士和学生，包括：

• 数据科学家
• 机器学习工程师
• 软件工程师
• 研究人员
• 对机器学习感兴趣的任何人

职业前景

完成该专业课程系列的学生将具备在机器学习领域工作的技能和知识，包括：

• 设计和实现机器学习算法
• 处理和分析大规模数据集
• 开发机器学习模型进行预测和决策
• 跟上机器学习领域的最新进展

认证

完成该专业课程系列并通过所有评估的学员将获得 Coursera 颁发的专业证书。

注册

要注册该专业课程系列，请访问

Coursera 网站

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学习内容包括数学基础、算法积累以及编程语言。

数学要学好高数、线性代数、概率论、离散数学等等内容，算法积累需要学会人工神经网络、遗传算法等等，还需要学习一门编程语言，通过编程语言实现算法，还可以学习一下电算类的硬件基础内容。

2、人工智能专业应用领域应用领域是很广泛的，主要有图像识别、博弈论、工智能导论、机器学习等，当然想要在这些领域有所发展，还需要学习一些信号处理、微积分、数据基础结构等等知识内容，保证使用过程中，有一定的理论来支撑。

3、人工智能就业前景随着智能化的发展，人工智能技术会在互联网行业逐步应用和普及，把技术应用于物联网、大数据等行业，所以就业需求会不断扩大，我们也将会频繁与智能体互动和交流，这也是未来社会生产环境的发展趋势，需要我们去迎合时代发展的需要。

随着人工智能的不断发展，对我们提出了新的要求，所以相关的人工智能基础内容，一定要学习起来，掌握人工智能技术将成为一个必然的趋势，学习人工智能专业的学生也会越来越多，相关技能的教育，也会迎来更多发展机会。