[Deeplearning.ai] 吴恩达深度学习专项课程信息图


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信息图详细内容如下(文字介绍可参考这里)

深度学习基础

1 深度学习基本概念

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2 logistic 回归

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3 浅层网络的特点

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4 深度神经网络的特点

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5 偏差与方差

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6 正则化

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7 最优化

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8 超参数

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9 结构化机器学习过程

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10 误差分析

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11 训练集、开发集与测试集

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12 其它学习方法

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卷积网络

13 卷积神经网络基础

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14 经典卷积神经网络

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15 特殊卷积神经网络

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16 实践建议

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17 目标检测算法

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18 人脸识别

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19 风格迁移

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循环网络

20 循环神经网络基础

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21 NLP 中的词表征

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22 序列到序列

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详细介绍参考机器之心推文:

  • 这是一份优美的信息图,吴恩达点赞的deeplearning.ai课程总结

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