怎样评价公开课Neural Networks for Machine Learning?( 二 )
■网友
我刚拿到Hinton 这门课的证书，今年九月和十月拿过Andrew Ng 的 Deep learning specialization 前三门课的证书， 以前上过Andrew Ng 的 Machine Learning， 但中途没时间就暂停那门课。
对于你的问题，首先我谈下个人看法。
（1） 这门课现在不会，以后也不会过时。神经网络最近几年的兴起证明了它在社会生活中巨大的意义。随着神经网络应用更多的普及，深度理解神经网络的理论知识以及其历史发展只会让这门课变得更加重要。我上完了一遍，做了一百页的笔记，但觉得都只是系统学习了一下各种模型。所以这门课不是不是过时了，而是需要反复回顾才会吸收更多的知识点。
（2）贝叶斯的方法不是用的更少，而是用的更多了。以前的机器学习主要都是在supervised learning，但以后会有很多人去做 unsupervised learning，因为现实中的数据还有很多没有 label。贝叶斯理论在unsupervised learning 中会起到巨大作用。而且贝叶斯和 Frequentist 看问题的角度不一样 （比如Hinton 这门课讲到的 overfitting在贝叶斯模型中就不是什么问题）。
Andrew 的课程和这门课是互补的，一个偏实践，一个偏理论一点。Andrew 的课程更容易上手。学完 Andrew 的 DL specialization 会帮助到 Hinton 这门课的学习。
至于编程联系的数量，我觉得Hinton的课程刚好。毕竟十六周的课程量在那。
■网友
谢邀。
利益相关：Coursera长期白给钱选手。
入门级的课程讲的内容都差不多，Hinton这门课也不例外，学就是了，都是基础知识，基本不存在过时这一说，入了Deep Learning的坑，这些就都该知道。牛顿莱布尼茨发明微积分不也好多年了么，但凡是理工科不都得学么。
最近在上Andrew Ng的Deep Learning Specialization，就比较一下这两门课。
作业设置上感觉Andrew Ng的Deep Learning Specialization要合理友好许多，Hinton的课里programming assignment感觉还是太少。
十六周的课程也让人感觉战线拉得太长。Andrew Ng这个三四周就能拿到一个certificate，作业也很简单友好，心理上的feedback会多很多好很多。
Hinton的课偏理论，Ng的课重实践，都是很优秀的课。
不过入门的话，我站Ng。
以上。
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