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課程介紹
人工智能正在改變許多行業，本門課程可以幫助學習者了解深度學習的基礎知識與挑戰，并為參與前沿 AI 技術的開發做好準備，是非常好的入門學習選擇，
本門課程『Deep Learning Specialization』可以幫助學習者掌握知識和技能，并邀請工業界與學術界的深度學習專家為大家提供職業發展建議，提供一條邁向 AI 世界的清晰途徑，
在本課程中，學習者將構建和訓練神經網路架構，例如卷積神經網路、回圈神經網路、LSTM、Transformers，并學習如何使用 Dropout、BatchNorm、Xavier/He 初始化等策略進行優化，
此外，還將使用 Python 和 TensorFlow 掌握理論概念及其行業應用，并處理語音識別、音樂合成、聊天機器人、機器翻譯、自然語言處理等現實案例，
吳恩達 Andrew Ng，斯坦福大學計算機科學教授，前百度副總裁、首席科學家，Google Brain專案的發起人和領導者，
課程主題
課程包含五個重要的課程板塊：
- Neural Networks and Deep Learning（神經網路和深度學習）
- Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter tuning, Regularization and Optimization（改善深層神經網路：超引數調優，正則化和優化）
- Structuring your Machine Learning project（構建機器學習專案）
- Convolutional Neural Networks（卷積神經網路）
- Natural Language Processing: Building sequence models（自然語言處理）
深度學習筆記 | 吳恩達專項課程 全套筆記解讀
| 深度學習教程 | 章節名稱與鏈接 | 筆記章節圖 |
|---|---|---|
| 深度學習教程(1) | 深度學習概論 |  |
| 深度學習教程(2) | 神經網路基礎 |  |
| 深度學習教程(3) | 淺層神經網路 |  |
| 深度學習教程(4) | 深層神經網路 |  |
| 深度學習教程(5) | 深度學習的實用層面 |  |
| 深度學習教程(6) | 神經網路優化演算法 |  |
| 深度學習教程(7) | 網路優化：超引數調優、正則化、批歸一化和程式框架 |  |
| 深度學習教程(8) | AI應用實踐策略（上） |  |
| 深度學習教程(9) | AI應用實踐策略（下） |  |
| 深度學習教程(10) | 卷積神經網路解讀 |  |
| 深度學習教程(11) | 經典CNN網路實體詳解 |  |
| 深度學習教程(12) | CNN應用：目標檢測 |  |
| 深度學習教程(13) | CNN應用：人臉識別和神經風格轉換 |  |
| 深度學習教程(14) | 序列模型與RNN網路 |  |
| 深度學習教程(15) | 自然語言處理與詞嵌入 |  |
| 深度學習教程(16) | Seq2seq序列模型和注意力機制 |  |
課程資料 | 下載
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ShowMeAI 對課程資料進行了梳理，整理成這份完備且清晰的資料包：
- ?? 課件 / Slides（PDF），
- ?? 作業與答案 / Assignments and Solutions（.ipynb），收集整理了兩個版本的作業與答案，
- ?? Deep Learning / 速查表（.ipynb），
課程視頻 | 網易云課堂
?? 網易云課堂 | 深度學習工程師 | 吳恩達給你的人工智能第一課
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作者：ShowMeAI內容團隊
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