從去年8月份開始，ai界大ip吳恩達在coursera上開設了由5們課組成的深度學習專項課程，掀起了一股人工智慧深度學習熱潮。這裡附上deeplearning.ai的官網：
deeplearning.ai
關於該深度學習專項課程，本人非常推薦！它對於理解各種演算法背後的原理非常有幫助，同時提供了大量的應用場景，涉及影象、語音、自然語言理解等各方面，還提供了一些工具函式、資料集。筆者在學習這5門課之際，也精心製作了每門課程及精煉筆記，把每節課的主要核心內容記錄下來。現在所有的筆記都已完成。為了方便大家查閱，特地將所有的筆記彙總在這篇文章裡。
台大林軒田機器學習基石資源彙總-github
吳恩達深度學習課程筆記
一直以為機器學習的重點在於設計精巧 神秘的演算法來模擬人類解決問題。學了這門課程才明白如何根據實際問題優化 調整模型更為重要。事實上，機器學習所使用的核心演算法幾十年來都沒變過。什麼是機器學習呢？以二類分類監督學習為例，假設我們已經有了一堆訓練資料，每個訓練樣本可以看作n維空間裡的乙個點，那麼機器學...
吳恩達老師課程機器學習筆記
無監督學習 線性回歸 代價函式j 主要演算法 1.監督學習 supervised learning 2.無監督學習 unsupervised learning 其他演算法 1.強化學習 reinforcement learning 2.推薦演算法 recommender systems right ...
吳恩達深度學習課程筆記 11
目標檢測 detection 其實是乙個非常困難的問題，一幅待檢測中可能包含許多目標，這些目標的類別多種多樣，同一類別的目標數目可能也不唯一。可以從乙個簡化的問題去入手，那就是分類定位 classification with location 這個問題只在影象分類任務上更進一步，不僅要分類，還要框出...