【课程笔记】优秀课程笔记整理

Coursera吴恩达《神经网络与深度学习》课程笔记

1.神经网络与深度学习

深度学习概述

神经网络基础之逻辑回归

神经网络基础之Python与向量化

浅层神经网络

深层神经网络

2. 优化深度神经网络

深度学习的实用层面

优化算法

超参数调试、Batch正则化和编程框架

3. 构建机器学习项目

机器学习策略（上）

机器学习策略（下）

4. 卷积神经网络CNN

卷积神经网络基础

深度卷积模型：案例研究

目标检测

人脸识别与神经风格迁移

5. 序列模型

循环神经网络（RNN）

NLP和Word Embeddings

序列模型和注意力机制