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吴恩达Coursera深度学习课程 deeplearning.ai 目录

第一部分 深度学习概论

  • (1-1) 深度学习概论–课程笔记
  • (1-1) 深度学习概论–编程作业
  • (1-2) 神经网络基础–课程笔记
  • (1-2) 神经网络基础–编程作业
  • (1-3) 浅层神经网络–课程笔记
  • (1-3) 浅层神经网络–编程作业
  • (1-4) 深层神经网络–课程笔记
  • (1-4) 深层神经网络–编程作业

第二部分 深度学习及其优化

  • (2-1) 深度学习实践–课程笔记
  • (2-1) 深度学习实践–编程作业
  • (2-2) 优化算法–课程笔记
  • (2-2) 优化算法–编程作业
  • (2-3) 超参数调试、Batch 正则化和程序框架–课程笔记
  • (2-3) TensorFlow Tutorial–编程作业

第三部分 机器学习策略

  • (3-1) 机器学习(ML)策略（1）–课程笔记
  • (3-2) 机器学习(ML)策略（2）–课程笔记

第四部分 卷积神经网络CNN

  • (4-1) 卷积神经网络–课程笔记
  • (4-1) 卷积神经网络–编程作业
  • (4-2) 深度卷积网络：实例探究–课程笔记
  • (4-2) 深度卷积网络–编程作业
  • (4-3) 目标检测–课程笔记
  • (4-3) 目标检测–编程作业
  • (4-4) 人脸识别和神经风格转换–课程笔记
  • (4-4) 人脸识别和神经风格转换–编程作业

第五部分 循环神经网络RNN

  • (5-1) 循环序列模型–课程笔记
  • (5-1) 循环序列模型–编程作业(一)：构建循环神经网络
  • (5-1) 循环序列模型–编程作业(二)：字母级别的语言模型 - 恐龙岛
  • (5-1) 循环序列模型–编程作业(三)：利用LSTM即兴创作Jazz
  • (5-2) 自然语言处理与词嵌入–课程笔记
  • (5-2) 自然语言处理与词嵌入–编程作业(一)：词向量运算
  • (5-2) 自然语言处理与词嵌入–编程作业(二)：Emojify表情包
  • (5-3) 序列模型和注意力机制–课程笔记
  • (5-3) 序列模型和注意力机制–编程作业(一)：机器翻译
  • (5-3) 序列模型和注意力机制–编程作业(二)：触发字检测

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