深度学习教程 | 吴恩达专项课程 · 全套笔记解读

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引言

本篇内容是ShowMeAI组织的「深度学习教程 | 吴恩达专项课程 · 全套笔记解读」系列教程入口，本教程依托于吴恩达老师的《深度学习专项课程》，对内容做了重新梳理与制作，以更全面和直观的图文方式，对深度学习涉及的知识、模型、原理、应用领域等进行详解。

内容覆盖：深度学习基础知识、神经网络、反向传播、优化算法(梯度下降、sgd、RMSProp、adam等)、梯度消失/爆炸与处理、模型问题诊断、神经网络效果优化、深度神经网络、超参数调优、Batch Normalization、标签错误与数据不匹配的处理办法、计算机视觉、CNN、卷积神经网络、目标检测、人脸识别、图像神经风格转换、序列建模、循环神经网络、RNN、自然语言处理、词嵌入、Seq2seq模型、注意力机制等。

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内容章节

深度学习教程(1) | 深度学习概论

深度学习教程(2) | 神经网络基础

深度学习教程(3) | 浅层神经网络

深度学习教程(4) | 深层神经网络

深度学习教程(5) | 深度学习的实用层面

深度学习教程(6) | 神经网络优化算法

深度学习教程(7) | 网络优化：超参数调优、正则化、批归一化和程序框架

深度学习教程(8) | AI应用实践策略（上）

深度学习教程(9) | AI应用实践策略（下）

深度学习教程(10) | 卷积神经网络解读

深度学习教程(11) | 经典CNN网络实例详解

深度学习教程(12) | CNN应用：目标检测

深度学习教程(13) | CNN应用：人脸识别和神经风格转换

深度学习教程(14) | 序列模型与RNN网络

深度学习教程(15) | 自然语言处理与词嵌入

深度学习教程(16) | Seq2seq序列模型和注意力机制

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