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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 
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(7)
网络优化：超参数调优、正则化、批归一化和程序框架 
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(8)
AI应用实践策略（上） 
深度学习教程
(9)
AI应用实践策略（下） 
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(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 
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(13)
CNN应用：人脸识别和神经风格转换 
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(14)
序列模型与RNN网络 
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(15)
自然语言处理与词嵌入 
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课程资料 | 下载
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ShowMeAI 对课程资料进行了梳理，整理成这份完备且清晰的资料包：
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- 📚 作业与答案 / Assignments and Solutions（.ipynb）。收集整理了两个版本的作业与答案。
- 📚 Deep Learning / 速查表（.ipynb）。
课程视频 | 网易云课堂
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作者： ShowMeAI内容团队
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Original: https://www.cnblogs.com/showmeai/p/16828113.html
Author: ShowMeAI
Title: 全球名校AI课程库（1）| 吴恩达·深度学习专项课程『Deep Learning Specialization』
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