完结篇 | 吴恩达deeplearning.ai专项课程精炼笔记全部汇总

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从去年8月份开始，AI界大IP吴恩达在coursera上开设了由5们课组成的深度学习专项课程，掀起了一股人工智能深度学习热潮。这里附上deeplearning.ai的官网：

deeplearning.ai

关于该深度学习专项课程，本人非常推荐！它对于理解各种算法背后的原理非常有帮助，同时提供了大量的应用场景，涉及图像、语音、自然语言理解等各方面，还提供了一些工具函数、数据集。笔者在学习这5门课之际，也精心制作了每门课程及精炼笔记，把每节课的主要核心内容记录下来。现在所有的笔记都已完成。为了方便大家查阅，特地将所有的笔记汇总在这篇文章里。

1. 神经网络与深度学习

深度学习概述
神经网络基础之逻辑回归
神经网络基础之Python与向量化
浅层神经网络
深层神经网络

2. 优化深度神经网络

深度学习的实用层面
优化算法
超参数调试、Batch正则化和编程框架

3. 构建机器学习项目

机器学习策略（上）
机器学习策略（下）

4. 卷积神经网络CNN

卷积神经网络基础
深度卷积模型：案例研究
目标检测
人脸识别与神经风格迁移

5. 序列模型

循环神经网络（RNN）
NLP和Word Embeddings
序列模型和注意力机制

6. 其它资源

台大林轩田机器学习基石资源汇总-GitHub

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