【干货】吴恩达deeplearning.ai专项课程历史文章汇总

简介: 【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!


如果你对我的文章和内容有什么想法和建议的话,欢迎在文章底部直接留言或直接在公众号交流,我会尽量及时回复!期待与你的探讨,共同学习,共同进步!

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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.md源文件pdf文件,都放在我的GitHub上,需要的朋友请自行获取!


别忘了starfork哦~


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

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