Deeplearning.ai

1.75亿美元！吴恩达第三锤：宣布成立AI基金AIFund

现在我们简单回顾一下这三个项目，按照时间先后依次为：deeplearning.ai：致力于传播AI知识（培养人才）Landing.ai：致力于帮助企业AI转型，已经从制造业开始（深入应用场景
CSDN资讯·2020-06-23 01:33

Deeplearning.ai Course-1 Week-2 Programming Assignment1

前言：文章以AndrewNg的deeplearning.ai视频课程为主线，记录ProgrammingAssignments的实现过程。
_刘某人_·2020-06-22 20:30

吴恩达deeplearning.ai深度学习课程空白作业

  吴恩达deeplearning.ai深度学习课程的空白作业，包括深度学习微专业五门课程的全部空白编程作业（好吧，第3课并没有编程作业[滑稽]），经多方整理而来。
ccgcccccc·2020-06-22 20:47

吴恩达的TensorFlow实践课上线，有Python基础就能听，4个月学完

晓查发自凹非寺量子位出品|公众号QbitAI吴恩达的deeplearning.ai上新了！
QbitAl·2020-06-22 03:23

吴恩达Coursera深度学习课程 DeepLearning.ai 提炼笔记（4-4）-- 特殊应用：人脸识别和神经风格迁移

吴恩达Coursera深度学习课程DeepLearning.ai编程作业（4-4）———-作者：大树先生博客：http://blog.csdn.net/koala_tree知乎：https://www.zhihu.com
大树先生的博客·2020-06-21 23:25

吴恩达Coursera深度学习课程 DeepLearning.ai 提炼笔记（2-3）-- 超参数调试 和 Batch Norm

www.zhihu.com/people/dashuxianshengGitHub：https://github.com/KoalaTree2017年10月14日以下为在Coursera上吴恩达老师的DeepLearning.ai
大树先生的博客·2020-06-21 23:24

「学习笔记」吴恩达 deepLearning.ai 循环神经网络学（理论篇）

点击上方蓝字，关注公众号前言目录:RNN提出的背景-一个问题-为什么不用标准神经网络-RNN模型怎么解决这个问题-RNN模型适用的数据特征-RNN几种类型RNN模型结构-RNNblock-简化符号表示-stackedRNN-双向RNN-梯度消失爆炸问题GRU模型结构LSTM模型结构-LSTM背后的关键思想-StepbyStep理解LSTM本文可以解答:RNN用来解决什么问题，什么样的数据特征适合用
HyperAI超神经·2020-06-21 22:37

33万字！深度学习笔记在线版发布!

吴恩达老师的深度学习课程（deeplearning.ai），可以说是深度学习入门的最热门课程，我和志愿者编写了这门课的笔记，并在github开源，为满足手机阅读的需要，我将笔记做成了在线版，可以在手机上打开公众号收藏就能学习
湾区人工智能·2020-06-21 17:19

深度学习课程笔记》资料分享

资料分享百度网盘下载地址：https://pan.baidu.com/s/1L6ZoBAqSyr9e1m_aibd5pg提取码：jmus小松鼠分享的这本电子书名字为深度学习课程笔记，该资料是针对吴恩达老师深度学习课程(deeplearning.ai
xiaosongshupy·2020-06-21 14:26

为什么要用卷积神经网络？

结合吴恩达前辈deeplearning.ai的卷积神经网络课程，我想我对卷积神经网络有了进一步深刻的了解。下面是我做的一些学习笔记，如果有不对的地方，欢迎一起讨论。目录什么是卷积？什么是池化？
天作。·2020-06-21 13:47

deeplearning.ai 人工智能行业大师访谈（全文版）

吴恩达的深度学习课有部分大师访谈，看视频感觉比较费时间，不看又有点强迫症。下面给出文字版，可能看文字会节省时间。吴恩达采访GeofferyHintonGeofferyHinton主要观点：要阅读文献，但不要读太多，绝对不要停止编程。GeoffreyHinton：谢谢你的邀请吴恩达：我想你是至今为止整个地球上发明最多深度学习核心理念的人，很多人都称呼你为“深度学习教父”，尽管我是直到和你聊了几分钟之
spectre7·2020-06-21 12:27

deeplearning.ai 吴恩达网上课程学习（十三）——TensorFlow入门

参考链接：https://www.missshi.cn/api/view/blog/59bbcb46e519f50d04000206在使用Tensorflow框架时，通常的步骤如下：1.初始化变量2.启动一个Session3.训练算法4.完成神经网络1.Tensorflow库importtensorflowastffromtensorflow.python.frameworkimportops2.
玥晓珖·2020-06-21 08:42

完结篇 | 吴恩达deeplearning.ai专项课程精炼笔记全部汇总

这里附上deeplearning.ai的官网：deeplearning.ai关于该深度学习专项课程，本人非常推荐！
红色石头Will·2020-06-21 07:41

永久免费！吴恩达刚公布的深度学习课程上线网易云课堂

6月23日，吴恩达宣布离开百度三个月后的创业项目：Deeplearning.ai，8月8日，吴恩达的最新课程“DeepLearningSpecialization”正式在Coursera上线，当时AI科技大本营已经对课程内容做过详细解读
一点码客·2020-06-21 02:54

数字图像处理之浮雕效果——基于傅里叶变换的频域操作

浮雕效果和图像边缘的检测差不多，学习过深度学习的同学可能会想到使用核对图像进行卷积操作，吴恩达老师在DeepLearning.ai系列课程中有相应的讲解。
ALL 2 WELL·2020-06-20 20:22

【DeepLearning.AI】使用numpy搭建卷积神经网络

使用numpy搭建卷积神经网络主要内容来自DeepLearning.AI的卷积神经网络本文使用numpy实现卷积层和池化层，包括前向传播和反向传播过程。在具体描述之前，先对使用符号做定义。
csdn0006·2020-05-12 23:17

2020-4-29 吴恩达DL学习-神经网络和深度学习Neural Network and Deep Learning-第二周 神经网络基础

deeplearning_ai#/c2.详细笔记网站(中文)：http://www.ai-start.com/dl2017/3.github课件+作业+答案：https://github.com/stormstone/deeplearning.ai
没人不认识我·2020-05-11 10:03

吴恩达每周工作70小时惹巨大争议，不过就是国内996！

不久前，吴恩达的创业公司deeplearning.ai发布了一条招聘信息，面向全球招聘深度学习工程师。
AI前线·2020-04-14 03:14

【M实事摘要Newsletter】20171013#1

技术岗工时最长达90小时2天270人抢应聘吴恩达在6月份公布了自己成立了新公司——Deeplearning.ai。前段时间公司在招聘时公布，工作时长为70-90小时/周，引发了许多网友的热
MurphyWan·2020-04-13 06:33

吴恩达DeepLearning.ai的Sequence model作业Dinosaurus Island

目录1问题设置1.1数据集和预处理1.2概览整个模型2.创建模型模块2.1在优化循环中梯度裁剪2.2采样3.构建语言模型3.1梯度下降3.2训练模型4.结论本文是DeepLearning.ai的第五门课作业
sigua心底的小声音·2020-04-05 21:00

吴恩达深度学习课程笔记

吴恩达老师的机器学习课程可以说是入门机器学习的同学最先接触的课程，当然后续的deeplearning.ai是更深入的课程
uncle_ll·2020-04-04 23:54

吴恩达创业项目第3弹揭晓：创投基金AI Fund，已募资1.75亿美金

image大数据文摘作品作者：魏子敏龙牧雪就在刚刚，吴恩达通过海外科技媒体medium公布了自己继deeplearning.ai和Landing.ai之外，第三个落地的人工智能创业项目——创投基金***
大数据文摘·2020-04-03 14:53

吴教授的CNN课堂：基础篇 | 卷积和池化

下篇传送门：吴教授的CNN课堂：进阶|从LeNet到残差网络(ResNet)和InceptionNet等了一个月，吴教授的Deeplearning.ai的第四部分，也就是关于卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork
坂本龙一·2020-03-30 00:15

手把手构建LSTM的向前传播(Building a LSTM step by step)

本篇是在之前两篇基础上接着写的:吴恩达deepLearning.ai循环神经网络RNN学习笔记(理论篇)从头构建循环神经网络RNN的向前传播(rnninpurepython)也可以不看，如果以下有看不懂的
sigua心底的小声音·2020-03-21 22:00

吴教授的循环神经网络(RNN)课堂

跳了两个月的票，从Novbegin一直等到新一年的Janbegin，终于在吴教授把他三大计划最后一个计划fund.ai放出的同时，把deeplearning.ai最后一课给更新了。
坂本龙一·2020-03-20 11:40

用纯Python实现循环神经网络RNN向前传播过程(吴恩达DeepLearning.ai作业)

向量表示以及它的维度-rnncell-rnn向前传播重点关注:-如何把数据向量化的，它们的维度是怎么来的-一共其实就是两步:单个单元的rnn计算，拉通来的rnn计算在看本文前，可以先看看这篇文章回忆一下:吴恩达deepLearning.ai
sigua心底的小声音·2020-03-19 12:00

a record of learning deeplearning.ai

Completedthesecondphaseofthecourse,justrecordit!Congratulations!Youdidit.You'vesuccessfullycompletedImprovingDeepNeuralNetworks:Hyperparametertuning,RegularizationandOptimization.deeplearning.aiandCou
天外云卷·2020-03-17 19:49

资源 | 吴恩达斯坦福CS230深度学习课程全套资料放出（附下载）

在deeplearning.ai深度学习专项课程之后，吴恩达在斯坦福又开了一门学分课，这门课涉及到深度学习的基础知识、神经网络构建，以及如何完成一个成功的机器学习项目。
倔强_beaf·2020-03-15 21:24

【课程笔记】2.2 优化算法

背景音乐：fishinthepool-ヘクとパスカル学习计划：Deeplearning.ai学习计划为什么要用优化算法在大数据时代，数据的规模越来越大，训练模型的时间也越来越长，简单的梯度下降法已经不能满足我们的需求
章光辉_数据分析师·2020-03-14 03:04

重磅|继吴恩达后，亚马逊AI主任科学家李沐上线“动手学深度学习”中文课程，全部免费！

好焦虑...作者|周翔编辑|鸽子上周二（8月29日），网易云课堂与吴恩达的Deeplearning.ai宣布达成合作，后者的最新深度学习课程“DeepLearningSpecialization”中文字幕版上线网易微课程
AI科技大本营·2020-03-13 22:42

从网易牵手吴恩达，看教育头部资源聚集大平台趋势

不久前，人工智能领域泰斗吴恩达推出了deeplearning.ai——基于Coursera的深度学习课程，而吴恩达deeplearning.ai中文版课程日前也在网易云课堂独家首发，同时网易公开课还将同步上线吴恩达访问国际互联网大咖的视频
刘旷·2020-03-08 21:43

资源 | 吴恩达斯坦福CS230深度学习课程全套资料放出（附下载）

吴恩达在开设了机器学习课程之后，最近发布的DeepLearning.ai的课程也是广受好评，我没有看完，看了一两门课程，作业也跟着去做，得到的感受就是吴恩达老师就是那种擅长将知识寻寻渐进的传授给你的老师
nanao3o·2020-03-07 03:06

Deeplearning.ai学习计划

Deeplearning.ai的课程分为以下5个部分（照搬Coursera上的）。大家完全可以按照这个计
章光辉_数据分析师·2020-03-04 07:50

常见的激活函数

注：此文章为吴恩达教授的deeplearning.ai课程笔记，文中图片均来自课程ppt。
RJzz·2020-02-22 01:55

Tensorflow学习笔记（二）Tensorflow keras实战 --tf.keras

单就这些知识来说，如果前期学过深度学习或者是看过AndrewNg的deeplearning.ai课程，那么应该很好理解，本文主要是总结一下tf.keras在模
weixin_43107805·2020-02-19 23:10

常见的数据扩充（data augmentation）方法

注：此文章为吴恩达教授的deeplearning.ai课程笔记，文中图片均来自课程ppt。
RJzz·2020-02-19 04:17

Deeplearning.ai Course-2 Week-3 Programming Assignment

前言：文章以AndrewNg的deeplearning.ai视频课程为主线，记录ProgrammingAssignments的实现过程。
_刘某人_·2020-02-13 12:10

别人不了解不重要，自己知道才重要

我申请了deeplearning.ai现有的所有课程，目前已经学完了6个课程，申请的最新的tensorflow的course2的奖学金也被批准了。希望能借此学会用keras完成算法试验。。
五瑞希·2020-02-11 04:58

Deeplearning.ai Course-2 Week-1 Programming Assignment1

.................................前言：文章以AndrewNg的deeplearning.ai视频课程为主线，记录ProgrammingAssignments的实现过程。
_刘某人_·2020-02-07 18:35

Deeplearning.ai课程笔记-神经网络和深度学习

神经网络和深度学习这一块内容与机器学习课程里Week4+5内容差不多。这篇笔记记录了Week4+5中没有的内容。参考笔记：深度学习笔记神经网络和深度学习结构化数据：如数据库里的数据非结构化数据：hardtounderstand：如图像、文本一.深度学习的优势算法、硬件计算能力的提高使神经网络运行速度变快大数据(带labels的)使得神经网络精确度更高在数据集不多的时候深度学习的优势并不是很明显，但
z1xiang·2020-01-15 13:00

吴恩达Coursera Deep Learning学习笔记 1 （上）

【学习心得】Coursera和deeplearning.ai合作的DeepLearn
数据女侠·2020-01-08 12:13

吴恩达邀请9位AI大牛畅想2020：李开复看好医疗教育

吴恩达DeepLearning.ai旗下的THEBATCH刊物，分享了包括YannLeCun、李开复、周志华、还有他们的老板吴恩达在内的10位AI大佬的新年寄语，以及对AI在2020年能有什么突破的“新年愿望
itwriter·2020-01-02 17:00

Coursera | Andrew Ng (01-week-1-1.4)—Why is Deep Learning taking off?

-ZJCoursera课程|deeplearning.ai|网易云课堂转载请注明作者和出处：微信公众号-
ZJ_Improve·2019-12-27 18:40

Coursera | Andrew Ng (01-week-1-1.1)—Introduction to Deep Learning

-ZJCoursera课程|deeplearning.ai|网易云课堂转载请注明作者和出处：
ZJ_Improve·2019-12-26 05:03

吴恩达斯坦福CS230深度学习课程全套资料放出（附下载）

在deeplearning.ai深度学习专项课程之后，吴恩达在斯坦福又开了一门学分课，这门课涉及到深度学习的基础知识、神经网络构建，以及如何完成一个成功的机器学习项目。
大数据文摘·2019-12-15 22:32

吴恩达 deeplearning.ai 新课上线：TensorFlow: Data and Deployment

近日由他主导的deeplearning.ai在Coursera上开设了一门新的课程《TensorFlow:DataandDeployment》，主要介绍使用Tensorflow.js、TensorFlowLite
思否编辑部·2019-12-15 15:45

deeplearning.ai学习笔记

2019-01-09LogisticRegressionwithaNeuralNetworkmindsetv5Whatyouneedtoremember:Commonstepsforpre-processinganewdatasetare:Figureoutthedimensionsandshapesoftheproblem(m_train,m_test,num_px,...)Reshapethe
U2509·2019-12-07 15:16

吴恩达重出江湖，宣布成立了Deeplearning.ai

于是百度前首席科学家吴恩达在离职百度92天后，宣布成立新公司Deeplearning.ai。看公司名字我们就知道吴恩达干的还是老本行，深度学习（Deeplearning）和人工智能脱不了干系。
Ashley_8aff·2019-11-07 03:34

吴恩达深度学习中文版笔记：人脸识别和神经风格转换

image大数据文摘经授权转载作者****：黄海广自2016年8月份，吴恩达的初创公司deeplearning.ai通过Coursera提供深度学习的最新在线课程，到今年2月份，吴老师更新了课程的第五部分
大数据文摘·2019-11-03 20:01

吴恩达Deeplearning.ai之1-4:深层神经网络

这篇笔记主要是关于深层神经网络的，包含以下内容：目录1.确保矩阵维度是正确的(Gettingyourmatrixdimensionsright):2.搭建深层神经网络块(Buildingblocksofdeepneuralnetwork):3.前向和反向传播(Forwardandbackwardpropagation):4.参数VS超参数(ParametersVSHyperparameters):
Tonywu2018·2019-10-12 16:24
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