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吴恩达deeplearning.ai课程笔记/习题全部汇总目录

暑假一直在刷吴恩达老师的深度学习课程，由于课程中部分内容并不能很好的理解，所以会去对比各个博主的笔记进行学习。为了自我方便，我将所有我认为写的很好的博客汇总到这里，用于快速翻阅。

1. 神经网络与深度学习

  • 深度学习概述

  • 神经网络基础之逻辑回归

  • DeepLearning.ai 课程提炼笔记（1-2）神经网络和深度学习 — 神经网络基础

  • 编程作业：使用Numpy的基础Python、logistic回归

  • 神经网络基础之Python与向量化

  • 浅层神经网络

  • DeepLearning.ai 课程提炼笔记（1-3）神经网络和深度学习 — 浅层神经网络

  • 编程作业：使用浅层神经网络实现平面数据分类

  • 深层神经网络

  • DeepLearning.ai 课程提炼笔记（1-4）神经网络和深度学习 — 深层神经网络

  • 编程作业：构建DNN、DNN用于图片分类

2. 优化深度神经网络

  • 深度学习的实用层面
  • DeepLearning.ai 课程提炼笔记（2-1）改善深层神经网络 — 深度学习的实践方面
  • 编程作业：初始化、正则化、梯度检验
  • 优化算法
  • DeepLearning.ai 课程提炼笔记（2-2）改善深层神经网络 — 优化算法
  • 编程作业：多种优化算法
  • 超参数调试、Batch正则化和编程框架
  • DeepLearning.ai 课程提炼笔记（2-3）改善深层神经网络 — 超参数调试和Batch Norm
  • 编程作业：TensorFlow简单教程

3. 构建机器学习项目

  • 机器学习策略（上）
  • DeepLearning.ai 课程提炼笔记（3-1）结构化机器学习项目 — 机器学习策略(1)
  • 机器学习策略（下）
  • DeepLearning.ai 课程提炼笔记（3-2）结构化机器学习项目 — 机器学习策略(2)

4. 卷积神经网络CNN

  • 卷积神经网络基础
  • DeepLearning.ai 课程提炼笔记（4-1）卷积神经网络 — 卷积神经网络基础
  • 编程作业：构建卷积神经网络、手势识别应用
  • 深度卷积模型：案例研究
  • DeepLearning.ai 课程提炼笔记（4-2）卷积神经网络 — 深度卷积模型
  • 编程作业：Keras教程-the Happy House、Residual Networks
  • 目标检测
  • DeepLearning.ai 课程提炼笔记（4-3）卷积神经网络 — 目标检测
  • 编程作业：自动驾驶-汽车检测
  • 人脸识别与神经风格迁移
  • DeepLearning.ai 课程提炼笔记（4-4）卷积神经网络 — 人脸识别和神经风格迁移
  • 编程作业：人脸识别-Happy House、神经风格迁移-深度学习和艺术

5. 序列模型

  • 循环神经网络（RNN）
  • DeepLearning.ai 课程提炼笔记（5-1）序列模型 — 循环神经网络
  • 编程作业：构建RNN、字母级的语言模型-Dinosaurus land、用LSTM即兴创作Jazz
  • NLP和Word Embeddings
  • DeepLearning.ai 课程提炼笔记（5-2）序列模型 — NLP和词嵌入
  • 编程作业：词向量运算、Emojify
  • 序列模型和注意力机制
  • DeepLearning.ai 课程提炼笔记（5-3）序列模型 — 序列模型和注意力机制
  • 编程作业：机器翻译、触发字检测

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