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Coursera吴恩达《深度学习》课程总结(全)

这里有Coursera吴恩达《深度学习》课程的完整学习笔记,一共5门课:《神经网络和深度学习》《改善深层神经网络》《结构化机器学习项目》《卷积神经网络》《序列模型》,最后附上人工智能领域大师访谈,干货满满。

第一门课:神经网络和深度学习基础,介绍一些基本概念。(四周)

第二门课:深度学习方面的实践,严密的构建神经网络,如何真正让它表现良好。超参数调整,正则化诊断偏差和方差,高级优化算法,如Momentum和Adam算法。(三周)

第三门课:学习如何结构化你的机器学习项目,构建机器学习系统的策略改变深度学习的错误,以及端对端深度学习。(两周)

第四门课:大名鼎鼎的卷积神经网络CNN,常应用于图像领域,介绍如何搭建这样的模型,包括卷积层,池化层和全连接层这些组件;经典模型(VGG、AlexNet和LeNet-5,以及ResNets和Inception系列)。(四周)

第五门课:序列模型,如何将它们应用于自然语言处理以及其他问题。系列模型包括的模型有循环神经网络RNN,长短期记忆网络LSTM模型,应用于序列数据NLP,或者语音识别或者编曲。(三周)

下面给出具体笔记链接

01 神经网络和深度学习(Neural Networks and Deep Learning)

1-1 深度学习概论

1-1 Coursera吴恩达《神经网络与深度学习》第一周课程笔记-深度学习概论

1-2 神经网络基础

1-2 Coursera吴恩达《神经网络与深度学习》第二周课程笔记-神经网络基础

1-3 浅层神经网络

1-3 Coursera吴恩达《神经网络与深度学习》第三周课程笔记-浅层神经网络

1-4 深层神经网络

1-4 Coursera吴恩达《神经网络与深度学习》第四周课程笔记-深层神经网络

02 改善深层神经网络:超参数调试、正则化以及优化(Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter tuning, Regularization and Optimization)

2-1 深度学习的实践方面

2-1 Coursera吴恩达《改善深度神经网络》 第一周课程笔记-深度学习的实践方面

2-2 优化算法

2-2 Coursera吴恩达《改善深度神经网络》第二周课程笔记-优化算法

2-3 超参数调试和Batch Norm及框架

2-3 Coursera吴恩达《改善深度神经网络》第三周课程笔记-超参数调试、Batch正则化和编程框架

03 结构化机器学习项目(Structuring Machine Learning Projects)

3-1 机器学习策略(1)

3-1 Coursera吴恩达《构建机器学习项目》 第一周课程笔记-机器学习策略(1)

3-2 机器学习策略(2)

3-2 Coursera吴恩达《构建机器学习项目》 第二周课程笔记-机器学习策略(2)

04 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks)

4-1 卷积神经网络基础

4-1 Coursera吴恩达《卷积神经网络》 第一周课程笔记-卷积神经网络基础

4-2 卷积神经网络实例模型

4-2 Coursera吴恩达《卷积神经网络》 第二周课程笔记-深度卷积模型:实例探究

4-3目标检测

4-3 Coursera吴恩达《卷积神经网络》 第三周课程笔记-目标检测

4-4 特殊应用:人脸识别和神经风格迁移

4-4 Coursera吴恩达《卷积神经网络》 第四周课程笔记-特殊应用:人脸识别和神经风格转换

05 序列模型(Sequence Models)

5-1 循环神经网络

5-1 Coursera吴恩达《序列模型》 第一周课程笔记-循环序列网络(RNN)

5-2 自然语言处理和词嵌入

5-2 Coursera吴恩达《序列模型》 第二周课程笔记-自然语言处理和词嵌入

5-3 序列模型和注意力机制

5-3 Coursera吴恩达《序列模型》 第三周课程笔记-序列模型和注意力机制

06 人工智能大师访谈

【人工智能行业大师访谈1】吴恩达采访 Geoffery Hinton

【人工智能行业大师访谈2】吴恩达采访 Pieter Abbeel

【人工智能行业大师访谈3】吴恩达采访 Ian Goodfellow

【人工智能行业大师访谈4】吴恩达采访Yoshua Bengio

【人工智能行业大师访谈5】吴恩达采访林元庆

【人工智能行业大师访谈6】吴恩达采访 Andrej Karpathy

【人工智能行业大师访谈7】吴恩达采访 Ruslan Salakhutdinov

说明:记录学习笔记,如果错误欢迎指正!写文章不易,转载请联系我。


本文转载自: https://blog.csdn.net/csdn_xmj/article/details/120461230
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