吴恩达深度学习流程3部分笔记--强烈推荐(这里是重点Review的)

第一个是github的https://github.com/marsggbo/deeplearning.ai_JupyterNotebooks，以下就是：

第一章 神经网络与深度学习(Neural Network & Deeplearning)

• DeepLearning.ai学习笔记（一）神经网络和深度学习--Week3浅层神经网络
• DeepLearning.ai学习笔记（一）神经网络和深度学习--Week4深层神经网络

第二章 改善深层神经网络

• DeepLearning.ai学习笔记（二）改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化--Week1深度学习的实用层面
• DeepLearning.ai学习笔记（二）改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化--Week2优化算法
• DeepLearning.ai学习笔记（二）改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化--week3 超参数调试、Batch正则化和程序框架

第三章 结构化机器学习项目

• DeepLearning.ai学习笔记（三）结构化机器学习项目--week1 机器学习策略
• DeepLearning.ai学习笔记（三）结构化机器学习项目--week2机器学习策略(2)

第四章 卷积神经网络

• DeepLearning.ai学习笔记（四）卷积神经网络 -- week1 卷积神经网络基础知识介绍
• DeepLearning.ai学习笔记（四）卷积神经网络 -- week2深度卷积神经网络 实例探究
• DeepLearning.ai学习笔记（四）卷积神经网络 -- week3 目标检测
• DeepLearning.ai学习笔记（四）卷积神经网络 -- week4 特殊应用:人力脸识别和神经风格转换

第五章 序列模型

• DeepLearning.ai学习笔记（五）序列模型 -- week1 循环序列模型
• DeepLearning.ai学习笔记（五）序列模型 -- week2 自然语言处理与词嵌入

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如果有时间还可以再Review一遍CSDN博客红色石头博主的博客

Coursera吴恩达《神经网络与深度学习》课程笔记（1）-- 深度学习概述 等等后面的

最后，就是做作业：这里推荐两个，里面包含了所有笔记

黄海广博士的：https://github.com/fengdu78/deeplearning_ai_books

可能因为coursera的，作业黄海广取消了，以下：

https://github.com/marsggbo/deeplearning.ai_JupyterNotebooks