深度学习专业课程在Coursera上
掌握深度学习,进入人工智能领域
讲师:Andrew Ng
简介
此仓库包含我在该专业课程中的所有作业。除非特别说明,所有代码库、测验问题、截图和图像均来自 Coursera上的深度学习专业课程。
我想说的话
详细内容警告:如有需要,您可以跳过本节
作为一名计算机科学专业的学生和长期自学者,我在Coursera、Udacity、Udemy和Edx上完成了许多与计算机科学相关的MOOC课程。我理解你在理解新概念和调试程序时所花费的艰难时光。大多数MOOC平台上都有讨论论坛,然而,即使是描述详细的问题,也可能需要一段时间才能得到答复。在此我发布了这些解决方案,它们仅供参考。它们可能会帮助你节省一些时间。我希望你不要抄袭任何部分的代码(如果你仔细阅读说明,编程作业相对容易),在自己开始冒险之前,也不要查看测验答案。这门课程几乎是我上过的最简单的深度学习课程,但它的简单性基于优秀的课程内容和结构。这是deeplearning.ai团队提供的一份珍贵礼物。
目前,此仓库有三个主要部分,您可能会感兴趣,我将在此列出。
编程作业
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课程1:神经网络与深度学习
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课程2:改进深度神经网络:超参数调优、正则化和优化
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课程3:构建机器学习项目
- 这门课程没有编程作业,但它提供了非常有趣的案例研究测验。
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课程4:卷积神经网络
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课程5:序列模型
测验答案
由于担心有人可能会利用这里的内容快速通过课程,我将不再更新任何测验答案。
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课程1:神经网络与深度学习
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课程2:改进深度神经网络:超参数调优、正则化和优化