这个深度学习的课程笔记,吴恩达看了都说好
文 | 阿司匹林
去年 6 月,吴恩达宣布 deeplearning.ai 创业项目,8 月,该项目揭晓:一套由5门课组成的深度学习系列课程——Deep Learning Specialization,旨在推广普及深度学习知识。
前 3 门课程一上线便引发了一股热潮,一直到 2018 年 2 月 1 日,Deep Learning Specialization 的第 5 课才终于上线,这也是 Deep Learning Specialization 的最后一课。
好记性不如烂笔头,在上网络课程时做好笔记,不仅可以帮助你保持专注,而且还可以梳理学习到的知识,方便以后复习。
然而,一位名叫 Tess Ferrandez 的学生却将笔记玩出了新花样,不仅逻辑清晰,而且深入浅出,简单易懂。
如果你在上完吴恩达的深度学习课程之后,也能够做出下面这样一份笔记,那么升职加薪应该离你不远了,笔芯~
深度学习简介
逻辑回归
浅层神经网络
深度神经网络
机器学习应用设置
通过正则化防止过拟合
训练优化
算法优化
调参(超参数)
机器学习项目结构化
误差分析
训练和测试结果不匹配
拓展训练
卷积基础
深度卷积神经网络
经典卷积网络
特殊网络
实操建议
探测算法
人脸识别
风格迁移
循环神经网络
自然语言处理:词嵌入
Seq2Seq(序列到序列)
后台回复:学习,下载完整版笔记。
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