Deeplearning深度学习笔记v5.6.pdf资源-CSDN文库

深度学习

需积分: 9 188 浏览量 2021-02-07 09:50:12 上传评论收藏 24.55MB PDF 举报

资源推荐

资源详情

资源评论

主编：黄海广

haiguang2000@qq.com

qq 群：727137612

知识星球(黄博的机器学习圈

子，ID:92416895)

摘要

本文档是针对吴恩达老师深度学习课程(deeplearning.ai)

视频做的笔记

DeepLearning.ai

深度学习课程笔记（V5.6）

最后修改：2019-03-09

你不是一个人在战斗！

Coursera 深度学习教程中文笔记

课程概述

这些课程专为已有一定基础（基本的编程知识，熟悉 Python、对机器学习有基本了解），

想要尝试进入人工智能领域的计算机专业人士准备。介绍显示：“深度学习是科技业最热门

的技能之一，本课程将帮你掌握深度学习。”

在这 5 堂课中，学生将可以学习到深度学习的基础，学会构建神经网络，并用在包括吴

恩达本人在内的多位业界顶尖专家指导下创建自己的机器学习项目。 Deep Learning

Specialization 对卷积神经网络 (CNN)、递归神经网络 (RNN)、长短期记忆 (LSTM) 等深度学

习常用的网络结构、工具和知识都有涉及。

课程中也会有很多实操项目，帮助学生更好地应用自己学到的深度学习技术，解决真实

世界问题。这些项目将涵盖医疗、自动驾驶、和自然语言处理等时髦领域，以及音乐生成等

等。Coursera 上有一些特定方向和知识的资料，但一直没有比较全面、深入浅出的深度学习

课程——《深度学习专业》的推出补上了这一空缺。

课程的语言是 Python，使用的框架是 Google 开源的 TensorFlow。最吸引人之处在于，

课程导师就是吴恩达本人，两名助教均来自斯坦福计算机系。完成课程所需时间根据不同的

学习进度，大约需要 3-4 个月左右。学生结课后，Coursera 将授予他们 Deep Learning

Specialization 结业证书。

“我们将帮助你掌握深度学习，理解如何应用深度学习，在人工智能业界开启你的职业

生涯。”吴恩达在课程页面中提到。

本人黄海广博士，以前写过吴恩达老师的机器学习个人笔记。有朋友报名了课程，下载

了这次课程的视频给大家分享。Coursera 的字幕不全，同学们在学习上感觉非常不方便，因

此我找志同道合的朋友翻译和整理字幕，中英文字幕来自于由我和曹骁威同学组织爱好者翻

译，希望对大家有所帮助。（备注：自网易公开课翻译深度学习课程后，我们不再翻译）

目前我正在组织团队整理中文笔记，由热心的朋友无偿帮忙制作整理，并持续更新。我

们的团队的劳动致力于 AI 在国内的推广，不会损害 Coursera 以及吴恩达老师的商业利益。

本人水平有限，如有公式、算法错误，请及时指出，发邮件给我，也可以加我 qq。

黄海广

2017-08-15

吴恩达的公开信

朋友们，

我在做三个全新的 AI 项目。现在，我十分兴奋地宣布其中的第一个：

deeplearning.ai，一个立志于扩散 AI 知识的项目。该项目在 Coursera 上发布了一系列深

度学习课程，这些课程将帮助你掌握深度学习、对它高效地应用，并打造属于你自己的 AI

事业。

AI 是新一轮电力革命

就像一百年前电力改造了每个主流行业，当今的 AI 技术在做着相同的事。好几个大

型科技公司都设立了 AI 部门，用 AI 革新他们的业务。接下来的几年里，各个行业、规

模大小各不相同的公司也都会意识到-----在由 AI 驱动的未来，他们必须成为其中的一份

子。

创建由 AI 驱动的社会

我希望，我们可以建立一个由 AI 驱动的社会：让每个人看得起病，给每个孩子个性

化的教育，让所有人都能坐上价格亲民的自动驾驶汽车，并向男人和女人提供有意义的工

作。总而言之，是一个让每个人的生活变得更好的社会。

但是，任何一个公司都不可能单独完成这些任务。就像现在每一个计算机专业的毕业

生都知道怎么用云，将来，每个程序员也必须懂得怎么用 AI。用深度学习改善人类生活的

方法有数百万种，社会也需要数百万个人----即来自世界各国的你们，来创造出了不起的

AI 系统。不管你是加州的一个软件工程师，一名中国的研究员，还是印度的 ML 工程

师，我希望都能用深度学习来解决世界上的各种挑战。

你会学到什么

任何一个掌握了机器学习基础知识的人，都可以学习这五门系列课程，它们组成了

Coursera 的全新深度学习专业。

你会学到深度学习的基础，理解如何创建神经网络，学习怎么成功地领导机器学习项

目。你会学习卷积神经网络、 RNNs、LSTM、Adam、Dropout、BatchNorm、Xavier/He

initialization 以及更多。学习过程中，你会接触到医疗、自动驾驶、读手语、音乐生成、

自然语言处理的案例。

你不仅会掌握深度学习理论，还会看到它是怎样在行业应用落地的。你会在 Python

和 TensorFlow 里试验这些想法，你还会听到各位深度学习领袖人物的意见，他们会分享

剩余739页未读，继续阅读

评论收藏

内容反馈

叶启来迁移

粉丝: 4890
资源: 3

Deeplearning深度学习笔记v5.6.pdf

Deeplearning深度学习笔记v5.6

Deeplearning深度学习笔记v5.5.pdf

Deeplearning深度学习笔记v5.6.pdf.zip

（备份）（备份）Deeplearning深度学习笔记v5.6.pdf

Deeplearning深度学习笔记v5.71.pdf

Deeplearning深度学习笔记v5.6.rar

deeplearning深度学习笔记v5.1.pdf

Deeplearning学习笔记

Deeplearning深度学习笔记v5.61.pdf

Deeplearning深度学习笔记v5.6.zip

Deeplearning深度学习笔记v5.6_吴恩达.zip

Deeplearning深度学习笔记v5.571

吴恩达Deeplearning深度学习笔记v5.7.pdf

(最新版)Deeplearning深度学习笔记.pdf

Deeplearning深度学习笔记v5.41.pdf

Deeplearning深度学习笔记v5.53

Deeplearning深度学习笔记v5.2.pdf

吴恩达 Deeplearning深度学习笔记v5.44.pdf

Deeplearning深度学习笔记v5.71(1)1

最新资源