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全球名校AI课程库(1)| 吴恩达·深度学习专项课程『Deep Learning Specialization』

ShowMeAI 2023-03-28 原文

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课程介绍

人工智能正在改变许多行业。本门课程可以帮助学习者了解深度学习的基础知识与挑战,并为参与前沿 AI 技术的开发做好准备,是非常好的入门学习选择。

本门课程『Deep Learning Specialization』可以帮助学习者掌握知识和技能,并邀请工业界与学术界的深度学习专家为大家提供职业发展建议,提供一条迈向 AI 世界的清晰途径。

在本课程中,学习者将构建和训练神经网络架构,例如卷积神经网络、循环神经网络、LSTM、Transformers,并学习如何使用 Dropout、BatchNorm、Xavier/He 初始化等策略进行优化。

此外,还将使用 Python 和 TensorFlow 掌握理论概念及其行业应用,并处理语音识别、音乐合成、聊天机器人、机器翻译、自然语言处理等现实案例。

吴恩达 Andrew Ng,斯坦福大学计算机科学教授,前百度副总裁、首席科学家,Google Brain项目的发起人和领导者。


课程主题

课程包含五个重要的课程板块:

  • Neural Networks and Deep Learning(神经网络和深度学习
  • Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter tuning, Regularization and Optimization(改善深层神经网络:超参数调优,正则化和优化
  • Structuring your Machine Learning project(构建机器学习项目
  • Convolutional Neural Networks(卷积神经网络
  • Natural Language Processing: Building sequence models(自然语言处理

深度学习笔记 | 吴恩达专项课程 全套笔记解读

深度学习教程 章节名称与链接 笔记章节图
深度学习教程(1) 深度学习概论
深度学习教程(2) 神经网络基础
深度学习教程(3) 浅层神经网络
深度学习教程(4) 深层神经网络
深度学习教程(5) 深度学习的实用层面
深度学习教程(6) 神经网络优化算法
深度学习教程(7) 网络优化:超参数调优、正则化、批归一化和程序框架
深度学习教程(8) AI应用实践策略(上)
深度学习教程(9) AI应用实践策略(下)
深度学习教程(10) 卷积神经网络解读
深度学习教程(11) 经典CNN网络实例详解
深度学习教程(12) CNN应用:目标检测
深度学习教程(13) CNN应用:人脸识别和神经风格转换
深度学习教程(14) 序列模型与RNN网络
深度学习教程(15) 自然语言处理与词嵌入
深度学习教程(16) Seq2seq序列模型和注意力机制

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全球名校AI课程合辑

作者ShowMeAI内容团队
阅读原文https://www.showmeai.tech/article-detail/379

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