深度学习课程

吴恩达又双叒叕刷屏了_你准备入坑了吗？

吴恩达坦言自己一直在进行3个新的AI项目，而且已经很高兴地公布了第一个：deeplearning.ai，这是一个致力于传播AI知识的项目，正在Coursera平台上推出一系列深度学习课程。
阿里云_云栖社区·2020-07-13 02:38

防止过拟合的方法

本文章所有截图来自于斯坦福深度学习课程，是个人看完视频后正则化小结。
怕静电的皮卡皮卡·2020-07-12 17:03

吴恩达深度学习课程第一课 第二周神经网络基础 编程作业 lr_utils 文件内容

importnumpyasnpimporth5pydefload_dataset():train_dataset=h5py.File('datasets/train_catvnoncat.h5',"r")train_set_x_orig=np.array(train_dataset["train_set_x"][:])#yourtrainsetfeaturestrain_set_y_orig=np
氵中彳亍·2020-07-11 15:34

HashMap源码解析

1.吴恩达老师的机器学习和深度学习课程笔记打印版原文链接：吴恩达老师的机器学习和深度学习课程笔记打印版黄海广博士的github：fengdu78(HuangHaiguang)·GitHub机器学习笔记：
qq_20865047·2020-07-11 15:17

【转载】SELU 激活函数

主要内容为李宏毅老师深度学习课程某次讲的SELU激活函数课程。由于课堂效果极好（实验部分），给我留下及其深刻的印象，所以特地挑选了一篇比较好的笔记备份到本博客上。
frostime·2020-07-11 06:42

关于完成吴恩达深度学习ResNet50作业遇到的坑

吴恩达的深度学习课程非常棒，从网上下载了学习笔记和作业，跟着笔记学习并完成后面的作业，受益匪浅。
ywxuan·2020-07-10 14:56

你真的明白神经网络是什么?

这位朋友他学习了吴恩达大神的深度学习课程，对神经网络、神经元、激活函数、损失函数等都有所了解，他以为自己已经搞懂了什么是AI，但细想之下发现自己竟然连神经网络的概念都讲不清楚。
A君来了·2020-07-09 14:15

零基础入门CV之街道字符识别 Task3 字符识别模型

深度学习与神经网络此前没有深度学习神经网络的基础，理解CNN比较困难，于是先观看了B站上吴恩达深度学习课程，从logistics回归学起，到单层神经网络，多层神经网络，基本弄懂了损失函数，成本函数，梯度下降法
Olivia_奥·2020-07-09 14:36

01深度学习概论-1.1欢迎

吴恩达深度学习课程系列：欢迎来到深度学习工程师微专业第一个视频主要讲了什么是深度学习，深度学习能做些什么事情。以下是吴恩达老师的原话：深度学习改变了传统互联网业务，例如如网络搜索和广告。
banzycr285163·2020-07-09 13:44

记录理解程度、一篇至少读3遍，吴恩达建议这样读论文

斯坦福大学教授吴恩达在斯坦福CS230深度学习课程中专门讲述了如何读论文，那么具体效果如何呢？本文作者以「姿态估计」为例复现了吴恩达的读论文方法，并提出了他自己的读论文小技巧，希望对大家的科研有所帮助
3Ｄ视觉工坊·2020-07-09 07:35

吴恩达Coursera深度学习课程 course4-week1 Convolutional Neural Networks & CNN Application 作业

P0前言第四门课:ConvolutionalNeuralNetworks(卷积神经网络)第一周:FoundationsofConvolutionalNeuralNetworks(卷积神经网络基础)主要知识点:计算机视觉、边缘检测、卷积神经网络、Padding、卷积、池化等；视频地址：https://mooc.study.163.com/learn/2001281004?tid=2001392030
ASR_THU·2020-07-09 06:01

吴恩达老师深度学习课程完整笔记

为了方便学习深度学习课程，转载一个吴恩达老师的一个深度学习笔记，转载的网站是下面这个https://blog.csdn.net/red_stone1/article/details/80207815从去年
Miracle8070·2020-07-09 01:51

吴恩达Course 2 改善深层神经网络 笔记

该笔记是吴恩达深度学习课程中Course2改善深层神经网络的全部内容小结，综合了课后编程的部分代码实现
CoreJia·2020-07-08 22:54

五个非常实用的自然语言处理资源

运行数据科学POC的7个步骤网上有很多依靠深度学习方法的NLP资源，有一些资源理论深厚，十分经典，特别是斯坦福大学和牛津大学的NLP，其深度学习课程为：l自然语言处理与深度学习（斯坦福大学）l自然语言处理的深度学习
weixin_34392906·2020-07-08 18:21

深度学习课程部分资料整理

CSC321Winter2015:IntroductiontoNeuralNetworks来自http://www.cs.toronto.edu/~rgrosse/csc321/lec6.pdfppt较为简洁明了CS224d:DeepLearningforNaturalLanguageProcessing来自http://cs224d.stanford.edu/lecture_notes/Lect
weixin_33904756·2020-07-08 16:11

【布道师系列】周晓凌——乘风而来，利用数据科学平台解决运筹学问题

然而人工智能的范畴相较于机器学习与深度学习要大得多，吴恩达在其深度学习课程中指出，除了人们熟知的机器学习MachineLearning和深度学习DeepLearning，人工智能还包含
DataCanvas·2020-07-08 13:39

吴恩达深度学习课程作业：Class 4 Week 1 Convolution model - Application 避坑指南

先看代码，如果tensorflow版本不是1.2.0，在执行fowardpropagation那部分的代码时，有可能你的代码都是正确的，但是你的运行结果却与notebook上的expectedoutput的结果不一样。有一个解决办法：那就是换成老版本的tensorflow。在1.2.0以上的版本怎么能让迭代收敛呢？把第208行注释掉就行了。用1.8版本的tensorflow也很难收敛，迭代100次
pestzhang·2020-07-07 18:29

吴恩达深度学习课程deeplearning.ai课程作业：Class 4 Week 1 Convolutional Neural Networks: Step by Step

吴恩达deeplearning.ai课程作业，自己写的答案。补充说明：1.评论中总有人问为什么直接复制这些notebook运行不了？请不要直接复制粘贴，不可能运行通过的，这个只是notebook中我们要自己写的那部分，要正确运行还需要其他py文件，请自己到GitHub上下载完整的。这里的部分仅仅是参考用的，建议还是自己按照提示一点一点写，如果实在卡住了再看答案。个人觉得这样才是正确的学习方法，况且
hongbin_xu·2020-07-07 09:41

吴恩达深度学习课程deeplearning.ai课程作业：Class 2 Week 1 2.Regularization

吴恩达deeplearning.ai课程作业，自己写的答案。补充说明：1.评论中总有人问为什么直接复制这些notebook运行不了？请不要直接复制粘贴，不可能运行通过的，这个只是notebook中我们要自己写的那部分，要正确运行还需要其他py文件，请自己到GitHub上下载完整的。这里的部分仅仅是参考用的，建议还是自己按照提示一点一点写，如果实在卡住了再看答案。个人觉得这样才是正确的学习方法，况且
hongbin_xu·2020-07-07 09:40

吴恩达深度学习课程deeplearning.ai课程作业：Class 1 Week 4 assignment4_2

吴恩达deeplearning.ai课程作业，自己写的答案。补充说明：1.评论中总有人问为什么直接复制这些notebook运行不了？请不要直接复制粘贴，不可能运行通过的，这个只是notebook中我们要自己写的那部分，要正确运行还需要其他py文件，请自己到GitHub上下载完整的。这里的部分仅仅是参考用的，建议还是自己按照提示一点一点写，如果实在卡住了再看答案。个人觉得这样才是正确的学习方法，况且
hongbin_xu·2020-07-07 09:40

吴恩达Coursera深度学习课程 deeplearning.ai (4-1) 卷积神经网络--编程作业

Part1：卷积神经网络本周课程将利用numpy实现卷积层(CONV)和池化层(POOL),包含前向传播和可选的反向传播。变量说明上标[l][l]表示神经网络的第几层上标(i)(i)表示第几个样本上标[i][i]表示第几个mini-batch下标ii表示向量的第几个维度nHnH,nWnW,nCnC分别代表图片的高，宽和通道数nHprevnHprev,nWprevnWprev,nCprevnCpre
haoyutiangang·2020-07-07 09:26

吴恩达深度学习课程deeplearning.ai课程作业：Class 4 Week 1 Convolution model - Application

吴恩达deeplearning.ai课程作业，自己写的答案。补充说明：1.评论中总有人问为什么直接复制这些notebook运行不了？请不要直接复制粘贴，不可能运行通过的，这个只是notebook中我们要自己写的那部分，要正确运行还需要其他py文件，请自己到GitHub上下载完整的。这里的部分仅仅是参考用的，建议还是自己按照提示一点一点写，如果实在卡住了再看答案。个人觉得这样才是正确的学习方法，况且
hongbin_xu·2020-07-06 16:04

百度深度学习课程学习心得

不过，后来我发现了其他吸引我的东西：百度架构师手把手教深度学习课程。学习我开始学习的时候，已经到了高阶引入部分了，也就是第9-10课。
奇而思·2020-07-06 12:43

深度学习笔记4-模型优化算法

「这里记录的是吴恩达AndrewNg在深度学习课程中提到过的优化算法，以及其他受推荐的优化算法。
caoqi95·2020-07-06 04:40

《百度架构师手把手教深度学习》之学习心得

但是过了许久，又重新开了一期《百度架构师手把手教深度学习》，我果断参加了，因为我知道这正是我目前所需要的深度学习课程，需要它帮我走进深度学习的大门。并且这门课程是百度架构师免费开讲的。
leigang431·2020-07-06 03:58

刚刚，我们详细对比了吴恩达和Udacity的深度学习课程，你们感受下...

相信吴恩达公布新项目之一——在线课程已经刷遍朋友圈了，顺带的，连他的生平背景也顺便给缕了一个遍了，AI科技大本营就不凑这个热闹了。不过，本着一丝不苟出产干货的原则，今天，我们要来扒一扒，这个课程到底肿么样？吴恩达亲自上阵授课欲知真相如何，总得对比着来看。那我们就把大火的Udacity搬出来对比一下。我们采访到了一位此前参与了Udacity“深度学习纳米学位”的资深学员，正好他也刚刚体验完吴恩达推出
weixin_34238642·2020-07-06 00:03

深度学习从损失函数的理解来看训练集选择的重要性

之前在看吴恩达的深度学习课程的时候，只是从逻辑上明白，在训练模型的时候，训练集和测试集要有相同的分布，即它们是同分布的。这样不至于让我们在训练集上面的到的模型在我们的实际应用中的表现表现的不尽人意。
MengFly_·2020-07-05 19:16

台湾大学深度学习课程 学习笔记 lecture4 Word Embeddings

以下内容和图片均来自台湾大学深度学习课程。
scxyz_·2020-07-05 13:42

台湾大学深度学习课程 学习笔记 lecture3-2 Recursive Neural Network（RvNN）

以下内容和图片均来自台湾大学深度学习课程。
scxyz_·2020-07-05 13:09

零基础入门深度学习（十三）：词向量的深度解析

课程名称|零基础入门深度学习授课讲师|周湘阳百度深度学习技术平台部资深研发工程师01课程介绍本课程是百度官方开设的零基础入门深度学习课程，主要面向没有深度学习技术基础或者基础薄弱的同学，帮助大家在深度学习领域实现从
飞桨PaddlePaddle·2020-07-04 07:22

伯禹学习平台：动手学深度学习3

转自伯禹学习平台的动手学深度学习课程机器翻译及相关技术机器翻译和数据集机器翻译（MT）：将一段文本从一种语言自动翻译为另一种语言，用神经网络解决这个问题通常称为神经机器翻译（NMT）。
ac！·2020-07-04 04:20

个人目前理解机器学习和深度学习的区别在于特征是否自动提取

首先我是看到SIGAI给的机器学习算法地图里没有无监督学习里面没有自动编码器，而这个在他们的深度学习的课表目录里面，MNIST手写识别也是在他们的深度学习课程里面，CNNRNN都是深度学习课程里面的，这时候我意识到机器学习和深度学习是有区别的
诗筱涵·2020-07-04 02:24

逻辑回归

个人主要看了Ag的今年在coursera深度学习课程，目前只看到第三章结束。现在只算个懂一点点深度学习的小白，个人写博客只是为了记录自己的学习感受，所有的东西都是个人见解，不一定正确，谢谢。
祁祥Leesin·2020-07-02 12:16

吴恩达深度学习课后作业汇总及遇到的问题

近期正在学习吴恩达老师的深度学习课程，相关的博文正在逐步更新，之所以没有写完之后再发布是为了再学习过程中能和更多的人交流，希望能够找到一群跟我进度差不多的小伙伴共同交流进步~~所以欢迎大家积极留言~本文主要是分享了一位博主整理的课后作业
布莱克1997·2020-07-02 11:20

下载量过百万的吴恩达机器学习和深度学习笔记更新了！（附PDF下载）

今天，我把吴恩达机器学习和深度学习课程笔记都更新了，并提供下载，这两本笔记非常适合机器学习和深度学习入门。
风度78·2020-07-01 23:09

AI基础：经典卷积神经网络

本文来源于吴恩达老师的深度学习课程[1]笔记部分。作者：黄
风度78·2020-07-01 23:38

零基础入门深度学习（七）：图像分类任务之VGG、GoogLeNet和ResNet

授课讲师|孙高峰百度深度学习技术平台部资深研发工程师授课时间|每周二、周四晚20:00-21:00编辑整理|孙高峰内容来源|百度飞桨深度学习集训营01导读本课程是百度官方开设的零基础入门深度学习课程，主要面向没有深度学习技术基础或者基础薄弱的同学
飞桨PaddlePaddle·2020-07-01 12:53

AI基础：卷积神经网络

本文来源于吴恩达老师的深度学习课程[1]笔记部分。作者：黄海广[2]主要编写人员：黄海广、林兴木（第四所有底稿，第五课第一二周，第三周前三节）、祝彦森:（第三课所
湾区人工智能·2020-07-01 00:47

AI基础：优化算法

本文来源于吴恩达老师的深度学习课程[1]和深度学习课程[2]笔记部分。作者：黄海广[3]备注：笔记和作业（含数据、原始作业文件）、视频都在github[4]中下载。
湾区人工智能·2020-07-01 00:16

机器学习的性能优化方法

1.引言最近看吴恩达深度学习的深度学习课程笔记，笔记公布网站:https://github.com/fengdu78/deeplearning_ai_bookshttp://www.ai-start.com
zourzh123·2020-06-30 19:34

Fastai-简介

（不同于很多深度学习课程先教授大量的数学基础，各有利弊。）目前fastai只在Linux下稳定，mac和windows下不保证稳定性。Fastai类似Keras，封装顶层框架，对新手比较友好。
周先森爱吃素·2020-06-30 16:48

http://www.52nlp.cn/tag/tensorflow Andrew Ng (吴恩达) 深度学习课程小结 tensorflow

http://www.52nlp.cn/tag/tensorflowAndrewNg(吴恩达)深度学习课程小结2条回复AndrewNg(吴恩达)深度学习课程从宣布到现在大概有一个月了，我也在第一时间加入了这个
zhang405744522·2020-06-30 13:38

用Pytorch手工实现ResNet50

《吴恩达深度学习课程》第四课第二周的作业是：使用Keras和Tensorflow编写ResNet50，用程序实现题目中描述的网络结构。
xieyan0811·2020-06-30 01:57

第一章 Caffe工具库

学习完吴恩达老师的深度学习课程，总感觉还是基础不够，实践也不够多，好多工具库等等都不会用，偶然看见网易云课堂微专业《深度学习工程师（实战）》，看了介绍感觉不错，因此重新回头学习，将持续跟新学习笔记……第一章
xk_005·2020-06-30 00:14

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。
Sp4rkW·2020-06-29 22:46

吴恩达 深度学习课程2018开放 (Stanford CS230)

欢迎点击参观我的——>个人学习网站Stanford2018春季CS230(深度学习)课程资料开放，授课老师是吴恩达。课程介绍从官网课程介绍，这次课程和去年的课程差别不算太大，仍然包括CNNs,RNNs,LSTM,Adam,Dropout,BatchNorm,Xavier/Heinitialization等深度学习的基本模型，涉及医疗、自动驾驶、手语识别、音乐生成和自然语言处理等领域。除了学习理论，
iTensor·2020-06-29 20:52

深度学习课程资源整理

转自：http://blog.coursegraph.com/tag/%E8%87%AA%E7%84%B6%E8%AF%AD%E8%A8%80%E5%A4%84%E7%90%86这里整理一批深度学习课程或者深度学习相关公开课的资源
worfs123456·2020-06-29 20:01

AI 人工智能 各类资源大汇总 (完善中.....)

********本帖纯属依据个人自学经历收集整理…吴恩达深度学习课程值不值得学？
xuwx66·2020-06-29 14:09

吴恩达深度学习——第一课第三周课后编程作业Debug经历

Miss思的踩坑历程DeepLearningCourse1Week3本次作业Bug给自己挖的坑（一个起因很二表现很诡异的bug)心得与体会DeepLearningCourse1Week3学吴恩达的深度学习课程
Miss思·2020-06-29 11:27

keras 分批训练 详解 - keras进阶系列01

那些在网上的教程，或者是所谓的“深度学习课程”往往对这个问题避而不谈，估计是商业目的使然。而真正的商用的模型往往需要几天时间甚至几个月时间来训练。那么，用keras怎么来训练
蓝一潇、薛定谔的猫·2020-06-29 06:45
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