本文來自AI新媒體量子位（QbitAI）
注冊之後，可以獲得七天免費試聽。不過在這之前，你首先需要輸入一張信用卡/儲蓄卡，或者Paypal賬戶的相關資訊，用于支付未來的學習費用。
如果7天後，你沒有取消聽課，每個月會從你的賬上扣除49美元。
接着，我們就進入到《深度學習專項課程》的課程首頁。
首先，頁面上方有一個醒目的提示：“要獲得證書， 請通過送出政府頒發的身份證來驗證您的身份。”也就是說，你學完這個課程，想要得到一張“吳恩達嫡傳真功夫已got”的證書，需要上傳身份證、護照或駕照等資訊。
△ 吳恩達歡迎信和認證提示
接下來，是一封吳恩達的歡迎信。在這封信裡，吳恩達建議使用者浏覽探索課程網站，檢視每周會講到的知識點和素材，并預覽需要完成的課程。另外，所有參與學習的使用者，還能在論壇裡與同學們一起探讨。
整個課程會從8月15開始，會在9月18日結束。
課程開始前，首先是一個歡迎視訊，時長大約五分鐘。在這段視訊裡，吳恩達介紹了AI的發展曆程和現狀，更重要的是，吳恩達介紹了這次《深度學習專項課程》的五節課，都會大緻講述哪些内容。
△ 吳恩達歡迎視訊中的課程介紹截圖
第一課：神經網絡和深度學習
第二課：改進深度神經網絡：超參數調優、正則化和優化
第三課：建構機器學習項目
第四課：卷積神經網絡
第五課：自然語言處理：建構序列模型
這五節課，會在一個月的時間裡陸續講完，每一課會進一步細分，每周講授不同内容。接下來，我們先把第一周的課程大緻情況介紹一下。
了解推動深度學習興起的主要趨勢
能夠解釋深度學習為何适用監督學習
了解主要的模型類别，例如CNN和RNN，以及各自的适用範圍
能夠基本判斷深度學習适用與否
什麼是神經網絡（7分鐘）
神經網絡的監督學習（8分鐘）
神經網絡的興起（10分鐘）
關于課程（2分鐘）
課程資源（1分鐘）
然後是關于這周課程的10個測試題。
最後還有一段推薦的視訊訪談，訪談的對象是Geoffrey Hinton，也被稱為“神經網絡之父”，時長40分鐘。
是不是感覺第一周的課程輕松又愉快？
然後我們看看第二周的課程是怎樣的。
使用淺層神經網絡架構，搭建一個邏輯回歸模型
實作機器學習算法的主要步驟，包括進行預測、微分計算和梯度下降
實作計算高效、高度向量化的模型
了解如何使用反向傳播思維來計算邏輯回歸的導數
熟悉Python和Numpy
使用iPython Notebooks
能夠跨多個訓練模型實作向量化
二進制分類（8分鐘）
邏輯回歸（5分鐘）
邏輯回歸成本函數（8分鐘）
梯度下降（11分鐘）
導數（7分鐘）
更多導數案例（10分鐘）
計算圖（3分鐘）
帶計算圖的導數（14分鐘）
邏輯回歸梯度下降（6分鐘）
m案例的梯度下降（8分鐘）
向量化（8分鐘）
更多向量化案例（6分鐘）
向量化邏輯回歸（7分鐘）
向量化邏輯回歸的梯度輸出（9分鐘）
Python中的廣播（11分鐘）
Python/Numpy向量簡介（6分鐘）
Jupyter/iPython Notebooks速覽（3分鐘）
邏輯回歸成本函數解析（選修，7分鐘）
這一周課程也有10個關于基本神經網絡的試題
FAQ常見問題解答
Python基礎和Numpy（選修）
及練習程式設計作業
使用神經網絡思維的邏輯回歸
最後還是一段選看的視訊訪談，訪談的對象是Pieter Abbeel，UC Berkeley教授、OpenAI的研究科學家，時長16分鐘。
上述課程視訊，都可以下載下傳觀看，同時提供英文字幕。
當然，如果你想要吳恩達背書的深度學習研修證書，還是得交錢報名~
胖友們，有誰報名了，可以跟我們聊下嘛？
—— 完 ——
本文作者：問耕
原文釋出時間：2017-08-10