一份深度学习的学习笔记资料合集

　　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。

　　深度学习改变了传统互联网业务，例如如网络搜索和广告。但是深度学习同时也使得许多新产品和企业以很多方式帮助人们，从获得更好的健康关注。深度学习做的非常好的一个方面就是读取 X 光图像，到生活中的个性化教育，到精准化农业，甚至到驾驶汽车以及其它一些方面。如果你想要学习深度学习的这些工具，并应用它们来做这些令人窒息的操作，本课程将帮助你做到这一点。当你完成 cousera 上面的这一系列专项课程，你将能更加自信的继续深度学习之路。在接下来的十年中，我认为我们所有人都有机会创造一个惊人的世界和社会，这就是 AI（人工智能）的力量。我希望你们能在创建 AI（人工智能）社会的过程中发挥重要作用。我认为 AI 是最新的电力，大约在一百年前，我们社会的电气化改变了每个主要行业，从交通运输行业到制造业、医疗保健、通讯等方面，我认为如今我们见到了 AI 明显的令人惊讶的能量，带来了同样巨大的转变。显然，AI 的各个分支中，发展的最为迅速的就是深度学习。因此现在，深度学习是在科技世界中广受欢迎的一种技巧。通过这个课程，以及这门课程后面的几门课程，你将获取并且掌握那些技能。下面是你将学习到的内容：在 cousera 的这一系列也叫做专项课程中，在第一门课中（神经网络和深度学习），你将学习神经网络的基础，你将学习神经网络和深度学习，这门课将持续四周，专项课程中的每门课将持续 2 至 4 周。但是在第一门课程中，你将学习如何建立神经网络（包含一个深度神经网络），以及如何在数据上面训练他们。在这门课程的结尾，你将用一个深度神经网络进行辨认猫。由于某种原因，第一门课会以猫作为对象识别。接下来在第二门课中，我们将使用三周时间。你将进行深度学习方面的实践，学习严密地构建神经网络，如何真正让它表现良好，因此你将要学习超参数调整、正则化、诊断偏差和方差以及一些高级优化算法，比如 Momentum 和 Adam 算法，犹如黑魔法一样根据你建立网络的方式。第二门课只有三周学习时间。在第三门课中，我们将使用两周时间来学习如何结构化你的机器学习工程。事实证明，构建机器学习系统的策略改变了深度学习的错误。举个例子：你分割数据的方式，分割成训练集、比较集或改变的验证集，以及测试集合，改变了深度学习的错误。所以最好的实践方式是什么呢？你的训练集和测试集来自不同的贡献度在深度学习中的影响很大，那么你应该怎么处理呢？如果你听说过端对端深度学习，你也会在第三门课中了解到更多，进而了解到你是否需要使用它，第三课的资料是相对比较独特的，我将和你分享。我们了解到的所有的热门领域的建立并且改良许多的深度学习问题。这些当今热门的资料，绝大部分大学在他们的深度学习课堂上面里面不会教的，我认为它会提供你帮助，让深度学习系统工作的更好。在第四门课程中，我们将会提到卷积神经网络（CNN（s）），它经常被用于图像领域，你将会在第四门课程中学到如何搭建这样的模型。最后在第五门课中，你将会学习到序列模型，以及如何将它们应用于自然语言处理，以及其它问题。序列模型包括的模型有循环神经网络（RNN）、全称是长短期记忆网络（LSTM）。你将在课程五中了解其中的时期是什么含义，并且有能力应用到自然语言处理（NLP）问题。总之你将在课程五中学习这些模型，以及能够将它们应用于序列数据。比如说，自然语言就是一个单词序列。你也将能够理解这些模型如何应用到语音识别或者是编曲以及其它问题。