DeepLearning.ai深度学习专项课程学习资料汇总
DeepLearning.ai是由Andrew Ng创立的一个致力于人工智能教育的组织,其推出的深度学习专项课程是目前最受欢迎的深度学习入门课程之一。本文整理了该课程的相关学习资料,为想要系统学习深度学习的读者提供参考。
课程概览
该专项课程包含5门子课程:
- 神经网络与深度学习
- 改善深层神经网络:超参数调试、正则化以及优化
- 结构化机器学习项目
- 卷积神经网络
- 序列模型
课程内容涵盖了深度学习的基础理论和实践应用,是一个非常全面的入门课程。
课程资料
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Coursera课程链接:https://www.coursera.org/specializations/deep-learning
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GitHub上的课程笔记仓库:
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精美手绘笔记: https://www.slideshare.net/TessFerrandez/notes-from-coursera-deep-learning-courses-by-andrew-ng
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课程视频(中文字幕): https://www.bilibili.com/video/av66314465/
学习经验分享
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Ryan Shrott的21条课程学习总结: https://towardsdatascience.com/deep-learning-specialization-by-andrew-ng-21-lessons-learned-15ffaaef627c
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Arthur Chan的课程评论系列文章:
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课程学习感想: https://towardsdatascience.com/thoughts-after-taking-the-deeplearning-ai-courses-8568f132153
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与fast.ai课程的对比: https://medium.com/@markryan_69718/learning-deep-learning-fast-ai-vs-deeplearning-ai-34f9c42cf701
交流社区
Facebook讨论组:https://www.facebook.com/groups/DeepLearningAISpecialization/
该小组汇聚了众多学习者,可以在此交流学习心得,解答疑问。
后续学习
完成本课程后,可以考虑学习fast.ai的实战课程,进一步提升实践能力。
希望这些资料可以帮助大家更好地学习DeepLearning.ai的深度学习专项课程。深度学习是一个不断发展的领域,让我们一起努力学习,在AI的道路上不断前进!
