【干货】吴恩达deeplearning.ai专项课程历史文章汇总

本文列出了吴恩达deeplearning.ai专项课程的所有精炼笔记，均是红色石头精心制作的原创内容。主要包括：《神经网络与深度学习》、《优化神经网络》、《构建机器学习项目》、《卷积神经网络CNN》、《序列模型RNN》五块内容，总共包含了17篇笔记！

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——AI有道 · 红色石头

精炼笔记列表

神经网络与深度学习：

【1】深度学习概述

【2】神经网络基础之逻辑回归

【3】神经网络基础之Python与向量化

【4】浅层神经网络

【5】深层神经网络

优化神经网络：

【1】深度学习的实用层面

【2】优化算法

【3】超参数调试、Batch正则化和编程框架

构建机器学习项目：

【1】机器学习策略（上）

【2】机器学习策略（下）

卷积神经网络CNN：

【1】卷积神经网络基础

【2】深度卷积模型：案例研究

【3】目标检测

【4】人脸识别与神经风格迁移

序列模型RNN：

【1】循环神经网络（RNN）

【2】NLP和Word Embeddings

【3】序列模型和注意力机制

最后，附上一波福利！台大林轩田机器学习基石的所有资源：包括视频、PPT、精炼笔记的.md源文件和pdf文件，都放在我的GitHub上，需要的朋友请自行获取！

别忘了star和fork哦～

https://github.com/RedstoneWill/NTU-HsuanTienLin-MachineLearning