來自python數據科學

很多同學都是看吳恩達?Andrew?Ng的視頻學習機器學習和深度學習的，當然學習就要做筆記。這不，一位名叫Tess Ferrandez的學習愛好者在分享了一套自己的課程筆記，收獲了3k+贊和1k+次轉發。筆記很好地總結了學習內容，共28張精辟的手繪圖。

鏈接：

https://www.slideshare.net/TessFerrandez/notes-from-coursera-deep-learning-courses-by-andrew-ng

▍28張deeplearning總結圖

1. 深度學習介紹

2. 邏輯回歸

3. 淺層神經網絡

4. 深層神經網絡

5. 設置你的機器學習應用程序

6. 正則化防止過擬合

7. 優化訓練

8. 優化算法

9. 超參數調試

10. 構建你的機器學習項目

11. 錯誤分析

12. 訓練 vs 驗證/測試 失配

13. 擴展學習

14. 卷積基礎

15. Padding

16. 深層 CNN

17. 典型的 CNN 模型

18. 特別網絡-ResNet

19. 實用建議

20. 檢測算法

21. 人臉識別

22. 神經風格遷移

23. 循環神經網絡

24. 更多 RNN 模型

25. NLP-詞嵌入

26. 詞嵌入詳解

27. 序列到序列基本模型

28. 序列到序列

▍deeplearning思維導圖

▍下載方式

這 28 張圖片整理在一個 pdf 文件中，pdf文件和思維導圖獲取方式如下：

1.關注?"小詹學Python"?公眾號

2.公眾號后臺回復關鍵詞：情人節禮物

掃碼?回復情人節禮物

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留言主題 :?說實話，開工后有木有懷念家里的味道？

留言格式 :?Day xx. blablabla ；這里強調下 ，不符合主題和格式的打卡不移入精選，打卡無效噢 ！

總結

以上是生活随笔為你收集整理的吴恩达 deeplearning.ai 经典总结：28 张精炼图+思维导图（附下载链接）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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