P1 导语

神经网络(Neural Networks)

深度学习(Deep Learning)

 第一节课我将学习如何建立一个神经网络，以及一个深度神经网络，如何在数据上训练它。

我们会以猫的图片为训练对象，我们要做的事是识别：这是猫，这不是猫

第二节课我将进行深度学习方面的实践。学习严密的构建神经网络，如何真正的让它表现良好，我将学习超参数调整、正则化、诊断偏差和方差以及一些高级优化算法比如Momentum和Adam

第三节课我们学习如何结构化我的机器学习工程，构建机器学习系统的策略改变了深度学习的错误，比如你分割数据的思路是将分割成训练集，比较级或改变的验证集以及测试集合，这改变了深度学习的错误

第四节课我们学卷积神经网络(Convolutional Neural Networks),经常被用于图像领域，我们学习如何搭建这样的模型

第五节课我将学习序列模型以及如何将他们应用到自然语言处理(Nature Language Processing),序列模型包括循环神经网络(Recurrent Neural Network),长短期记忆网络(Long Short-Term Memory models),