為了方便學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)課程，轉(zhuǎn)載一個(gè)吳恩達(dá)老師的一個(gè)深度學(xué)習(xí)筆記，轉(zhuǎn)載的網(wǎng)站是下面這個(gè)

https://blog.csdn.net/red_stone1/article/details/80207815

從去年8月份開(kāi)始，AI界大IP吳恩達(dá)在coursera上開(kāi)設(shè)了由5們課組成的深度學(xué)習(xí)專(zhuān)項(xiàng)課程，掀起了一股人工智能深度學(xué)習(xí)熱潮。這里附上deeplearning.ai的官網(wǎng)：

deeplearning.ai

關(guān)于該深度學(xué)習(xí)專(zhuān)項(xiàng)課程，本人非常推薦！它對(duì)于理解各種算法背后的原理非常有幫助，同時(shí)提供了大量的應(yīng)用場(chǎng)景，涉及圖像、語(yǔ)音、自然語(yǔ)言理解等各方面，還提供了一些工具函數(shù)、數(shù)據(jù)集。筆者在學(xué)習(xí)這5門(mén)課之際，也精心制作了每門(mén)課程及精煉筆記，把每節(jié)課的主要核心內(nèi)容記錄下來(lái)。現(xiàn)在所有的筆記都已完成。為了方便大家查閱，特地將所有的筆記匯總在這篇文章里。

1. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)

• 深度學(xué)習(xí)概述

• 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)之邏輯回歸

• 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)之Python與向量化

• 淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

• 深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

2. 優(yōu)化深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

• 深度學(xué)習(xí)的實(shí)用層面

• 優(yōu)化算法

• 超參數(shù)調(diào)試、Batch正則化和編程框架

3. 構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目

• 機(jī)器學(xué)習(xí)策略（上）

• 機(jī)器學(xué)習(xí)策略（下）

4. 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN

• 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)

• 深度卷積模型：案例研究

• 目標(biāo)檢測(cè)

• 人臉識(shí)別與神經(jīng)風(fēng)格遷移

5. 序列模型

• 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）

• NLP和Word Embeddings

• 序列模型和注意力機(jī)制

6. 其它資源

臺(tái)大林軒田機(jī)器學(xué)習(xí)基石資源匯總-GitHub

更多AI資源請(qǐng)關(guān)注微信公眾號(hào)：AI有道（ID：redstonewill）

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的吴恩达深度学习笔记 最全最详细！这一篇足够了！的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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