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【干货】吴恩达deeplearning.ai专项课程历史文章汇总

本文列出了吴恩达deeplearning.ai专项课程的所有精炼笔记,均是红色石头精心制作的原创内容。主要包括:《神经网络与深度学习》、《优化神经网络》、《构建机器学习项目》、《卷积神经网络CNN》、《序列模型RNN》五块内容,总共包含了17篇笔记!

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——AI有道 · 红色石头

精炼笔记列表

神经网络与深度学习:

【1】

深度学习概述

【2】

神经网络基础之逻辑回归

【3】

神经网络基础之Python与向量化

【4】

浅层神经网络

【5】

深层神经网络

优化神经网络:

深度学习的实用层面 优化算法 超参数调试、Batch正则化和编程框架

构建机器学习项目:

机器学习策略(上) 机器学习策略(下)

卷积神经网络CNN:

卷积神经网络基础 深度卷积模型:案例研究 目标检测 人脸识别与神经风格迁移

序列模型RNN:

循环神经网络(RNN) NLP和Word Embeddings 序列模型和注意力机制

最后,附上一波福利!台大林轩田机器学习基石的所有资源:包括视频、PPT、精炼笔记的.md源文件和pdf文件,都放在我的GitHub上,需要的朋友请自行获取!

别忘了star和fork哦~

https://github.com/RedstoneWill/NTU-HsuanTienLin-MachineLearning