[Deeplearning.ai] 吴恩达深度学习专项课程信息图



信息图详细内容如下(文字介绍可参考这里

深度学习基础

1 深度学习基本概念

1

2 logistic 回归

2

3 浅层网络的特点

3

4 深度神经网络的特点

4

5 偏差与方差

5

6 正则化

6

7 最优化

7
8

8 超参数

9

9 结构化机器学习过程

10

10 误差分析

11

11 训练集、开发集与测试集

12

12 其它学习方法

13

卷积网络

13 卷积神经网络基础

14
15
16

14 经典卷积神经网络

17

15 特殊卷积神经网络

18

16 实践建议

19

17 目标检测算法

20

18 人脸识别

21

19 风格迁移

22

循环网络

20 循环神经网络基础

23
24

21 NLP 中的词表征

25
26

22 序列到序列

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原文下载如下:

详细介绍参考机器之心推文:


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