吴恩达深度学习入门

走进吴恩达：揭秘Prompt Engineering 提示词工程

PromptEngineering概览何为Prompt在自然语言处理领域，尤其是与大型语言模型（LLM）互动时，Prompt起着至关重要的作用。形象地说：LLM是金矿：大型语言模型如同深藏不露的金矿，蕴藏着巨大的知识与创造力潜力。Prompt是钥匙：而Prompt，则是开启这座金矿的钥匙。通过精心设计的问题或指令（Prompt），我们能引导模型产生特定的、有价值的输出，如文章创作、代码编写、问题解

AI大模型教程·2025-03-26 14:55

【深度学习基础】第二十四课：softmax函数的导数

【深度学习基础】系列博客为学习Coursera上吴恩达深度学习课程所做的课程笔记。1.softmax函数softmax函数详解。

x-jeff·2025-03-17 21:15

吴恩达的翻译Agent项目，复现教程来了！

原创郭才高DatawhaleDatawhale教程作者：郭才高，Datawhale创作者1.TranslationAgent复现效果展示#执行任务#调用编译后的工作流，传入初始状态字典result=app.invoke({ "source_lang": "English", #源语言为英语 "target_lang": "中文", #目标语言为中文 "source_text": ""

·2025-03-15 10:49

吴恩达机器学习笔记复盘（二）监督学习和无监督学习

监督学习经济价值以及定义监督学习是机器学习中创造了99%经济价值的类型，它是学习输入到输出映射的算法，关键在于给学习算法提供包含正确答案（即给定输入X的正确标签Y）的学习例子。生活中的例子邮件分类，输入是电子邮件，输出是判断邮件是否为垃圾邮件。语音识别，输入音频剪辑，输出文本记录。机器翻译，输入一种语言文本，输出其他语言的相应翻译。在线广告，输入广告和用户信息，预测用户是否点击广告，为公司带来大量

wgc2k·2025-03-15 09:21

吴恩达出手，开源最新Python包，一个接口调用OpenAI等模型

刚刚，AI著名学者、斯坦福大学教授吴恩达最新开源项目实现了。吴恩达在推文中宣布了这一好消息开源新的Python包：aisuite！这个工具可以让开发者轻松使用来自多个提供商的大型语言模型。

Bryan Ding·2025-03-15 02:14

计算机视觉深度学习入门（4）

在小型数据集上从头开始训练一个卷积神经网络利用少量数据来训练图像分类模型，这是一种很常见的情况。如果你从事与计算机视觉相关的职业，那么很可能会在实践中遇到这种情况。“少量”样本既可能是几百张图片，也可能是上万张图片。我们来看一个实例——猫狗图片分类，数据集包含5000张猫和狗的图片（2500张猫的图片，2500张狗的图片）。我们将2000张图片用于训练，1000张用于验证，2000张用于测试。将介

yyc_audio·2025-03-12 10:26

Python第十六课：深度学习入门 | 神经网络解密

本节目标理解生物神经元与人工神经网络的映射关系掌握激活函数与损失函数的核心作用使用Keras构建手写数字识别模型可视化神经网络的训练过程掌握防止过拟合的基础策略一、神经网络基础（大脑的数字化仿生）1.神经元对比生物神经元人工神经元树突接收信号输入层接收特征数据细胞体整合信号加权求和（∑(权重×输入)+偏置）轴突传递电信号激活函数处理输出2.核心组件解析激活函数：神经元的"开关"（如ReLU：max

程之编·2025-03-11 09:03

（Pytorch）动手学深度学习：基础内容（持续更新）

X.sum(0,keepdim=True)和X.sum(1,keepdim=True)广播机制(broadcast)Softmax函数和交叉熵损失函数Softmax函数交叉熵损失函数感知机多层感知机前言之前看吴恩达

孔表表uuu·2025-03-09 01:48

大模型学习路线与资源推荐

深度学习入门神经网

数字化转型2025·2025-02-26 01:27

神经网络与深度学习入门：理解ANN、CNN和RNN

在现代科技日新月异的今天，人工智能已经成为了我们生活中的重要组成部分。无论是智能手机的语音助手，还是推荐系统，背后都有一项核心技术在支撑，那就是神经网络与深度学习。今天，我们就来聊一聊这个听起来高大上的话题，其实它也没那么难懂！什么是神经网络？首先，我们要了解什么是神经网络。神经网络（ArtificialNeuralNetwork，简称ANN）是模拟人脑神经元连接方式的一种算法。它由一层层的“神经

shandianfk_com·2025-02-25 03:49

深度学习入门篇--来瞻仰卷积神经网络的鼻祖LeNet

B站视频讲解:深度学习入门篇:使用pytorch搭建LeNet网络并代码详解实战前言大家在学习神经网络的时候肯定会有这样的感受,有很多的文章和视频,有的文章也很好,但是总是不成体系,总是学起来东一榔锤,

智算学术·2025-02-25 00:31

计算机视觉CV学习路线

计算机视觉CV学习路线1.基础准备（可参考mooc学习）2.计算机视觉基础知识（可参考mooc学习、计算机图形学）3.经典计算机视觉算法（可参考吴恩达机器学习课程、国内外计算机图形学课程）4.深度学习基础

我喝AD钙·2025-02-22 23:08

【深度学习入门：基于python的理论与实现读书笔记】第五章误差反向传播法

目录摘要第五章误差反向传播法简单层的实现乘法层的实现加法层的实现激活函数层的实现ReLU层Sigmoid层Affine层和Softmax层的实现Affine层Softmax-with-Loss层误差反向传播法的实现摘要该文章简要介绍了神经网络的误差反向传播法，省去了大量的推理过程，重点讲述了神经网络误差反向传播法的代码实现。第五章误差反向传播法反向传播就是从后到前局部计算偏导数并将其与从上游传来的

Bin二叉·2025-02-19 19:37

新书速览|细说PyTorch深度学习：理论、算法、模型与编程实现

超详细的PyTorch深度学习入门书，100余个编程示例+6大热点案例，大咖带路，边学边实践。

全栈开发圈·2025-02-18 15:44

吴恩达-机器学习-多元线性回归模型代码

吴恩达《机器学习》2022版第一节第二周多元线性回归房价预测简单实现以下以下共两个实验，都是通过调用sklearn函数，分别实现了一元线性回归和多元线性回归的房价预测。

StrawBerryTreea·2025-02-18 11:35

机器学习入门-读书摘要

先看了《深度学习入门：基于python的理论和实践》这本电子书，早上因为入迷还坐过站了。。

不像程序员的程序媛·2025-02-16 03:53

【深度学习入门实战】基于Keras的手写数字识别实战（附完整可视化分析）

本人主页：机器学习司猫白ok，话不多说，我们进入正题吧项目概述本案例使用经典的MNIST手写数字数据集，通过Keras构建全连接神经网络，实现0-9数字的分类识别。文章将包含：关键概念图解完整实现代码训练过程可视化模型效果深度分析环境准备importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromtensorflowimportkerasfromtensorflo

机器学习司猫白·2025-02-14 09:01

基于计算图的Softmax层反向传播推导

KaiMing Zhu·2025-02-11 21:25

深度学习入门2：自然语言处理（第一章神经网络的复习/代码+总结）

1.1数学和python的复习1.1.1向量和矩阵总结：代码实现：D:\py\pythonProject\0自学\LM\第一章\1向量和矩阵.pyimportnumpyasnpx=np.array([1,2,3])print(x.__class__)#输出类名np.ndarray类print(x.shape)#np.ndarray类实例变量shape和ndimshape表示多维数组的形状print

m0_58598898·2025-02-10 23:11

深度学习入门：搭建你的第一个神经网络

在当今数字化时代，深度学习正以前所未有的速度改变着我们的生活。从语音助手到自动驾驶汽车，从图像识别到自然语言处理，深度学习的应用无处不在。而Python作为一门简洁而强大的编程语言，成为了深度学习领域最受欢迎的工具之一。今天，我们将一起踏上深度学习的旅程，搭建你的第一个神经网络。一、深度学习的魅力深度学习是机器学习的一个分支，它通过模拟人脑的神经网络结构，让计算机能够自动从大量数据中学习规律和特征

Evaporator Core·2025-02-10 22:36

必知！10大机器学习算法

——吴恩达近日热文：全网最全的神经网络数学原理（代码和公式）直观解释欢迎关注知乎和公众号的专栏内容LLM架构专栏知乎LLM专栏知乎【柏企】公众号【柏企科技说】【柏企阅文】1.K最近邻（KNN）KNN是一种简单却强大的分类算法

·2025-02-06 21:56

AI大模型探秘：核心能力与应用场景深度解析

类比：AI是电力–吴恩达。就像电力技术，是一种通用技术，对很多设备起作用，同样的AI可以赋能各种场景。大模型：把LM比作人的大脑。大参数大规模。

程序员辣条·2025-02-06 08:53

《深度学习入门：梯度下降法全解析，小白必看！》

目录一、引言二、什么是梯度下降？2.1误差的计算2.2梯度的计算2.3参数更新2.4重复迭代三、梯度下降法的几种主要类型1.批量梯度下降（BatchGradientDescent）2.随机梯度下降（StochasticGradientDescent,SGD）3.小批量梯度下降（Mini-BatchGradientDescent）四、梯度下降的挑战与解决方案1.学习率的选择2.局部最小值与鞍点3.梯

Lemon_wxk·2025-02-02 12:38

斯坦福吴恩达-深度学习和机器学习全套视频+课件！

学生将可以学习到深度学习的基础，学会构建神经网络，并用在包括吴恩达本人在内的多位业界顶尖专家指导下创建自己的机器学习项目。DeepLearningSpecialization对卷积神经网络(CNN

Alexquyun·2025-01-31 06:54

吴恩达Prompt Engineering(2/9): Guidelines for Prompting

目录PrincipalsofPromptingPrinciple1Tactic1:Tactic2:AskforstructuredoutputTactic3:Checkwhetherconditionsaresatisfied/CheckassumptionsrequiredtodothetaskTactic4:Few-Shotprompting,Givesuccessfulexamplesofc

就叫你天选之人啦·2025-01-26 16:08

吴恩达《提示词工程》（Prompt Engineering for Developers）课程详细笔记

课程简介目标：帮助开发者理解如何有效地使用大语言模型（LLMs），提升通过提示词解决问题的能力。适用对象：开发者、AI从业者、产品经理等，希望通过提示词优化生成模型性能的人。第1章：提示词工程基础1.什么是提示词工程提示词工程是一种优化与大语言模型（如GPT）交互的技术，旨在通过设计有效的提示词（prompts）引导模型生成所需的输出。主要思想：用正确的方式提问以得到最佳答案。2.提示词的组成指令

拾工·2025-01-24 23:17

吴恩达深度学习笔记（七）——机器学习策略

一、正交化通俗的理解就是：要能够诊断出系统性能瓶颈在哪里，以有策略刚好解决这个问题。一个“按钮”只负责解决一件事情。二、单一数字评估指标准确率（precision）：在分类器中标记为猫的例子中，有多少是真的猫召回率（recall）：对于所有的真猫图片，你的分类器正确识别了多少。但如果有两个评估指标，就很难去选择一个更好的分类器，如下图所示。所以有一个结合这两个指标的标准方法，也即F1分数，定义如下

子非鱼icon·2025-01-23 10:42

吴恩达系列——微调（Fine-tuning）与生成模型的应用

微调（Fine-tuning）是指在已有预训练模型的基础上，对模型进行进一步训练，以适应特定任务或需求。在自然语言处理领域，生成模型通过微调可以在特定场景下生成更加准确、一致的输出，同时保护用户的隐私，减少不当信息的泄露。本文将结合生成模型的工作原理和实际应用，解释微调如何提升生成模型的效果，并探讨其在保护隐私方面的优势。1.生成模型与Prompt的作用生成模型，如GPT系列，通常通过接受一个输入

疯狂小料·2025-01-18 21:04

AI代码生成器赋能软件原型快速构建：吴恩达的最佳实践指南

本文将结合吴恩达教授的观点，探讨如何利用AI工具，高效构建软件原型。吴恩达教授强调选择合适的技术栈并有效利用AI工具是关键，这将帮助开发者在短时间内完成原型开发，快速验证其想法。

·2025-01-17 01:19

吴恩达深度学习笔记(30)-正则化的解释

正则化（Regularization）深度学习可能存在过拟合问题——高方差，有两个解决方法，一个是正则化，另一个是准备更多的数据，这是非常可靠的方法，但你可能无法时时刻刻准备足够多的训练数据或者获取更多数据的成本很高，但正则化通常有助于避免过拟合或减少你的网络误差。如果你怀疑神经网络过度拟合了数据，即存在高方差问题，那么最先想到的方法可能是正则化，另一个解决高方差的方法就是准备更多数据，这也是非常

极客Array·2024-09-16 00:23

七.正则化

吴恩达机器学习之正则化（Regularization）http://www.cnblogs.com/jianxinzhou/p/4083921.html从数学公式上理解L1和L2https://blog.csdn.net

愿风去了·2024-09-15 21:11

深度学习入门篇：PyTorch实现手写数字识别

这个问题通常作为深度学习入门的练习，因为

AI_Guru人工智能·2024-09-14 02:43

人工智能中的哲学

〇、前言人工智能威胁论支持者：埃隆·马斯克、史蒂芬·霍金、比尔·盖茨反对者：马克·扎克伯格、吴恩达、佩德罗·多明戈斯人工智能是什么？应不应该发展人工智能？未来机器人和自动化会不会完全取代人类劳动力？

Dijkstra's Monk-ey·2024-09-08 11:56

深度学习入门：使用 PyTorch 构建和训练你的第一个神经网络

引言深度学习是机器学习的一个分支，它利用多层非线性处理单元（即神经网络）来解决复杂的模式识别问题。PyTorch是一个强大的深度学习框架，它提供了灵活的API和动态计算图，非常适合初学者和研究者使用。安装PyTorch确保安装了Python和pip。然后通过以下命令安装PyTorch：pipinstalltorchtorchvision导入库我们需要导入一些必要的库：importtorchimpo

Mr' 郑·2024-09-04 13:29

02 使用 LSTM 进行时间序列预测

深度学习入门：使用LSTM进行时间序列预测引言深度学习在时间序列预测中展现出了强大的能力，尤其是长短期记忆（LSTM）网络。本文将为深度学习初学者介绍如何使用LSTM网络进行时间序列预测。

柒魅。·2024-09-03 15:39

吴恩达深度学习笔记(24)-为什么要使用深度神经网络？

为什么使用深层表示？（Whydeeprepresentations?）我们都知道深度神经网络能解决好多问题，其实并不需要很大的神经网络，但是得有深度，得有比较多的隐藏层，这是为什么呢？我们一起来看几个例子来帮助理解，为什么深度神经网络会很好用。首先，深度网络在计算什么？如果你在建一个人脸识别或是人脸检测系统，深度神经网络所做的事就是，当你输入一张脸部的照片，然后你可以把深度神经网络的第一层，当成一

极客Array·2024-09-01 16:18

python里的i_Python 中[::] 与 [:,:,i] 总结

最近在学吴恩达的DeepLearning中的第五门课SequenceModel,第一个lab是用Numpy搭建RNN，在搭建RNN的时候用到了Numpy的Slicing([:,:,i]),在这里想总结下

桌游顽主的航仔·2024-08-31 13:55

全网爆火的第一本程序员的Agent入门书籍——《大模型应用开发动手做AI Agent》

OpenAI创始人奥特曼预测，未来各行各业，每一个人都可以拥有一个AIAgent；比尔·盖茨在2023年层预言：AIAgent将彻底改变人机交互方式，并颠覆整个软件行业；吴恩达教授在AIAscent2024

AI大模型-搬运工·2024-08-28 11:06

一点机器学习的体会

传统的机器学习有一套较完整的理论和算法，去scikitlearning网站可以有个大致的了解，或者听下吴恩达老师那门基础ML课程（网

zfq212·2024-08-27 20:18

【深度学习入门项目】一文带你弄清决策树（鸢尾花分类）

目录实验原理1.信息增益2.增益率3.基尼指数4.剪枝处理一、加载数据集二、配置模型三、训练模型四、模型预测五、模型评估六、决策树调参1.criterion2.max_depth实验原理决策树(decisiontree)是一种应用广泛的机器学习方法。顾名思义，决策树算法的表现形式可以直观理解为一棵树（可以是二叉树或非二叉树）。一棵决策树一般包含一个根节点、一系列内部节点和叶节点，一个叶节点对应一个

Better Rose·2024-08-24 03:07

【深度学习】吴恩达-课后作业-搭建多层神经网络以及应用

Ng的深度学习，其实前几个月就听完了，课后作业也是大懂不懂的都做了一遍，代码也跟着各种各样的参考敲了一遍，但暑假几个月没怎么学习。。。基本也忘得差不多了，这几周回顾了一下深度学习这门课的笔记，看了别的博主的总结，对CNN，RNN,LSTM,注意力机制等网络结构进行了复盘，虽然感觉自己很心浮气躁，一边也在学集成学习那几个算法和推荐系统相关，这里也告诉自己：贪多嚼不烂，心急吃不了热豆腐，慢慢来，还是要

—Xi—·2024-08-23 10:17

深度学习应该如何入门？

2.学习机器学习吴恩达的机器学习课程是一个很好的入门教程。虽然有些地

wypdao·2024-03-09 11:38

吴恩达机器学习全课程笔记第一篇

P15-P20梯度下降P21-P24多类特征向量化多元线性回归的梯度下降P25-P30特征缩放检查梯度下降是否收敛学习率的选择特征工程多项式回归前言从今天开始，争取能够在开学之前（2.25）把b站上的【吴恩达机器学习

亿维数组·2024-02-20 21:37

吴恩达机器学习全课程笔记第二篇

目录前言P31-P33logistics（逻辑）回归决策边界P34-P36逻辑回归的代价函数梯度下降的实现P37-P41过拟合问题正则化代价函数正则化线性回归正则化logistics回归前言这是吴恩达机器学习笔记的第二篇

亿维数组·2024-02-20 21:03

卷积神经网络吴恩达coursera

ConvolutionalNNFoundationsofCNNmatrixsconvolutionEdgedetectionVertical/horizontialconv-forward(tf.nn.cov2d)matrix(6×6)∗filter(3×3)=matrix(4×4)matrix(6\times6)*filter(3\times3)=matrix(4\times4)matrix(6

stoAir·2024-02-20 20:01

【吴恩达·机器学习】第二章：多变量线性回归模型（选择学习率、特征缩放、特征工程、多项式回归）

——《朗读者》0、声明本系列博客文章是博主本人根据吴恩达老师2022年的机器学习课程所学而写，主要包括老师的核心讲义和自己的理解。

Yaoyao2024·2024-02-20 11:12

吴恩达深度学习-L1 神经网络和深度学习总结

作业地址：吴恩达《深度学习》作业线上版-知乎(zhihu.com)写的很好的笔记：吴恩达《深度学习》笔记汇总-知乎(zhihu.com)我的「吴恩达深度学习笔记」汇总帖（附18个代码实战项目）-知乎(zhihu.com

向来痴_·2024-02-20 07:26

LLM(2)之指令提示词(Prompt)基础教学

之指令提示词Author：OnceDayDate：2024年2月15日全系列专栏请查看:LLM实践成长_Once_day的博客-CSDN博客参考文章：中文完整版全9集ChatGPT提示工程师｜AI大神吴恩达教你写提示词

Once_day·2024-02-19 20:04

【吴恩达·机器学习】第二章：单变量线性回归模型（代价函数、梯度下降、学习率、batch）