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深度学习课程笔记

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发表于 2024-8-13 15:26 |只看该作者 |倒序浏览
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Coursera深度学习教程中文 笔记; w9 ?2 J+ ]& ^
课程概述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。”+ I* @7 }' c- V$ A0 p
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
2 O+ L3 t; @. V5 h: _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。+ v& a! s& ?0 y# m8 l
课程的语言是; @! I/ F& j4 f4 ]+ @9 S1 S
Python,使用的框架是 Google开源的 TensorFlow。最吸引人之处在于,课程导师就是吴恩达本人,两名助教均来自斯坦福 计算机系。完成课程所需时间根据不同的学习进度,大约需要 3-4个月左右。学生结课后, Coursera将授予他们 Deep Learning Specialization结业证书。“我们将帮助你掌握深度学习,理解如何应用深度学习,在人工智能业界开启你的职业
- t* t  g  @: V$ O生涯。”吴恩达在课程页面中提到。( V6 g4 g, I" y7 q9 P3 ^+ i
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7 s. Z! ~. t* Y" x6 G

Deeplearning深度学习笔记v5.35.pdf

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