全球名校AI课程库（1）| 吴恩达·深度学习专项课程『Deep Learning Specialization』

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课程介绍

人工智能正在改变许多行业。本门课程可以帮助学习者了解深度学习的基础知识与挑战，并为参与前沿 AI 技术的开发做好准备，是非常好的入门学习选择。

本门课程『Deep Learning Specialization』可以帮助学习者掌握知识和技能，并邀请工业界与学术界的深度学习专家为大家提供职业发展建议，提供一条迈向 AI 世界的清晰途径。

在本课程中，学习者将构建和训练神经网络架构，例如卷积神经网络、循环神经网络、LSTM、Transformers，并学习如何使用 Dropout、BatchNorm、Xavier/He 初始化等策略进行优化。

此外，还将使用 Python 和 TensorFlow 掌握理论概念及其行业应用，并处理语音识别、音乐合成、聊天机器人、机器翻译、自然语言处理等现实案例。

吴恩达 Andrew Ng，斯坦福大学计算机科学教授，前百度副总裁、首席科学家，Google Brain项目的发起人和领导者。

课程主题

课程包含五个重要的课程板块：

• Neural Networks and Deep Learning（神经网络和深度学习）
• Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter tuning, Regularization and Optimization（改善深层神经网络：超参数调优，正则化和优化）
• Structuring your Machine Learning project（构建机器学习项目）
• Convolutional Neural Networks（卷积神经网络）
• Natural Language Processing: Building sequence models（自然语言处理）

深度学习笔记 | 吴恩达专项课程 全套笔记解读

| 深度学习教程 | 章节名称与链接 | 笔记章节图 |
| --- | --- | --- |
| 深度学习教程(1) | 深度学习概论 | |
| 深度学习教程(2) | 神经网络基础 | |
| 深度学习教程(3) | 浅层神经网络 | |
| 深度学习教程(4) | 深层神经网络 | |
| 深度学习教程(5) | 深度学习的实用层面 | |
| 深度学习教程(6) | 神经网络优化算法 | |
| 深度学习教程(7) | 网络优化：超参数调优、正则化、批归一化和程序框架 | |
| 深度学习教程(8) | AI应用实践策略（上） | |
| 深度学习教程(9) | AI应用实践策略（下） | |
| 深度学习教程(10) | 卷积神经网络解读 | |
| 深度学习教程(11) | 经典CNN网络实例详解 | |
| 深度学习教程(12) | CNN应用：目标检测 | |
| 深度学习教程(13) | CNN应用：人脸识别和神经风格转换 | |
| 深度学习教程(14) | 序列模型与RNN网络 | |
| 深度学习教程(15) | 自然语言处理与词嵌入 | |
| 深度学习教程(16) | Seq2seq序列模型和注意力机制 | |

课程资料 | 下载

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• 📚 课件 / Slides（PDF）。
• 📚 作业与答案 / Assignments and Solutions（.ipynb）。收集整理了两个版本的作业与答案。
• 📚 Deep Learning / 速查表（.ipynb）。

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作者： ShowMeAI内容团队
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