全球名校AI课程库（1）| 吴恩达·深度学习专项课程『Deep Learning Specialization』

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课程介绍

人工智能正在改变许多行业。本门课程可以帮助学习者了解深度学习的基础知识与挑战，并为参与前沿 AI 技术的开发做好准备，是非常好的入门学习选择。

本门课程『Deep Learning Specialization』可以帮助学习者掌握知识和技能，并邀请工业界与学术界的深度学习专家为大家提供职业发展建议，提供一条迈向 AI 世界的清晰途径。

在本课程中，学习者将构建和训练神经网络架构，例如卷积神经网络、循环神经网络、LSTM、Transformers，并学习如何使用 Dropout、BatchNorm、Xavier/He 初始化等策略进行优化。

此外，还将使用 Python 和 TensorFlow 掌握理论概念及其行业应用，并处理语音识别、音乐合成、聊天机器人、机器翻译、自然语言处理等现实案例。

吴恩达 Andrew Ng，斯坦福大学计算机科学教授，前百度副总裁、首席科学家，Google Brain项目的发起人和领导者。

课程主题

课程包含五个重要的课程板块：

• Neural Networks and Deep Learning（神经网络和深度学习）
• Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter tuning, Regularization and Optimization（改善深层神经网络：超参数调优，正则化和优化）
• Structuring your Machine Learning project（构建机器学习项目）
• Convolutional Neural Networks（卷积神经网络）
• Natural Language Processing: Building sequence models（自然语言处理）

深度学习笔记 | 吴恩达专项课程 全套笔记解读

深度学习教程	章节名称与链接	笔记章节图
深度学习教程(1)	深度学习概论
深度学习教程(2)	神经网络基础
深度学习教程(3)	浅层神经网络
深度学习教程(4)	深层神经网络
深度学习教程(5)	深度学习的实用层面
深度学习教程(6)	神经网络优化算法
深度学习教程(7)	网络优化：超参数调优、正则化、批归一化和程序框架
深度学习教程(8)	AI应用实践策略（上）
深度学习教程(9)	AI应用实践策略（下）
深度学习教程(10)	卷积神经网络解读
深度学习教程(11)	经典CNN网络实例详解
深度学习教程(12)	CNN应用：目标检测
深度学习教程(13)	CNN应用：人脸识别和神经风格转换
深度学习教程(14)	序列模型与RNN网络
深度学习教程(15)	自然语言处理与词嵌入
深度学习教程(16)	Seq2seq序列模型和注意力机制

课程资料 | 下载

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• 📚 课件 / Slides（PDF）。
• 📚 作业与答案 / Assignments and Solutions（.ipynb）。收集整理了两个版本的作业与答案。
• 📚 Deep Learning / 速查表（.ipynb）。

课程视频 | 网易云课堂

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作者：ShowMeAI内容团队
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