DeepLearning.ai 课程笔记
该仓库包含我对 DeepLearning.ai 专业课程的个人笔记和摘要。我非常享受每一部分的课程,希望你也喜欢我的笔记。
DeepLearning.ai 包含五门课程,可以在 Coursera 上学习。这五门课程的标题是:
- 神经网络与深度学习。
- 提高深度神经网络:超参数调优、正则化与优化。
- 结构化机器学习项目。
- 卷积神经网络。
- 序列模型。
这是我迄今为止上过的最好的深度学习课程系列。祝学习愉快!
关于此专业课程(来自深度学习专业课程的官方页面)
如果你想进入 AI 领域,这个专业课程将帮助你实现目标。深度学习是技术领域中最受追捧的技能之一。我们将帮助你掌握深度学习。
在五门课程中,你将学习深度学习的基础,了解如何构建神经网络,并学习如何领导成功的机器学习项目。你将学习卷积网络、RNN、LSTM、Adam、Dropout、BatchNorm、Xavier/He 初始化等。你将进行来自医疗、自动驾驶、手语识别、音乐生成和自然语言处理的案例研究。你不仅将掌握理论,还将看到它在行业中的应用。你将用 Python 和 TensorFlow 实践这些想法,我们将教你如何使用它们。
你还将听到许多深度学习领域顶尖领导者的故事,他们将与你分享个人经历并提供职业建议。
AI 正在改变多个行业。在完成这个专业课程后,你很可能会找到创造性的方法将其应用到你的工作中。
我们将帮助你掌握深度学习,理解如何应用它,并在 AI 领域建立职业。
专业证书
最终,我成功完成了这个专业课程,并获得了我的 证书!
类似笔记
- Tess Ferrandez 精心绘制的笔记:
评价
由于 DeepLearning.ai 是 AI/ML/DL 领域最受欢迎的课程之一,关于部分或全部专业课程有一些很好的评价。
评价列表包括:
一个讨论这些课程的好 Facebook 群组在这里:https://www.facebook.com/groups/DeepLearningAISpecialization/。
群组描述:
该群组是为 Coursera 上 Andrew Ng 教授的 deeplearning.ai 课程的当前、过去或未来的学生准备的。目的是让学生互相认识、提问并分享见解。然而,请记住 Coursera 的荣誉守则——请不要在论坛中发布任何解决方案!
下一步
学习 fast.ai 课程系列,因为它更注重实践工作。
致谢
感谢 VladKha、wangzhenhui1992、jarpit96 和其他贡献者帮助我修改并修正笔记中的错误。
Mahmoud Badry @ 2018