https://github.com/fengdu78/deeplearning_ai_books
深度学习的调参就像炼丹，而我就是一位正尝试入坑的“炼丹学徒”，在收藏了几个链接后，看着臃肿的收藏夹，心血来潮，不如写篇博客，整理一下近期学习过程中遇到的好课程、好博客、好项目，会贴上链接，做个简短的评价，欢迎留言交流与评价，持续分享好的资源~
选自Medium 作者：Arvind N 机器之心编译 参与：路雪、李泽南 8 月 8 日，吴恩达正式发布了 Deepleanring.ai——基于 Coursera 的系列深度学习课程，希望将人工智能时代的基础知识传播到更多人身边。一周过去后，许多人已经学完了目前开放的前三门课程。这些新课适合哪些人，它是否能和经典的《机器学习》课程相比呢？让我们先看看这篇先行体验。 在全职工作与家庭琐事之间，很多人都希望利用自己的剩余时间学习认知科学和人工智能的知识，如果突然出现了一套优秀的课程，那么一切就会变得简单起来
相信吴恩达公布新项目之一——在线课程已经刷遍朋友圈了，顺带的，连他的生平背景也顺便给缕了一个遍了，AI科技大本营就不凑这个热闹了。 不过，本着一丝不苟出产干货的原则，今天，我们要来扒一扒，这个课程到底肿么样？ 吴恩达亲自上阵授课 欲知真相如何，总得对比着来看。那我们就把大火的Udacity搬出来对比一下。 我们采访到了一位此前参与了Udacity “深度学习纳米学位”的资深学员，正好他也刚刚体验完吴恩达推出的深度学习课程，他从视频质量及练习题质量等方面对两者进行了详细的对比。 Udacity VS
本文介绍了如何通过深度学习来提高图像分类的准确率。首先介绍了图像分类的深度学习模型，然后介绍了训练模型时的超参数，接着通过一个实际案例详细讲解了如何通过迁移学习来对模型进行微调，最后介绍了如何通过学习率衰减来提高训练模型的准确率。
吴恩达（Andrew Ng），毫无疑问，是全球人工智能（AI）领域的大 IP！随着近些年来 AI 越来越火的大趋势下，吴恩达一直致力于普及、宣传、推广 AI 教育，包括最前沿、最火爆的 AI 基础课程、深度学习课程等等。惠及全球超过 500w 的人工智能爱好者。
作者 Ryan Shrott 本文作者，加拿大国家银行首席分析师 Ryan Shrott 完成了迄今为止（2017 年 10 月 25 日）吴恩达在 Coursera 上发布的所有深度学习课程，并
选自Medium 作者：Ryan Shrott 机器之心编辑部 本文作者，加拿大国家银行首席分析师 Ryan Shrott 完成了迄今为止（2017 年 10 月 25 日）吴恩达在 Coursera 上发布的所有深度学习课程，并为我们提供了课程解读。 目前 Coursera 上可用的课程中，有三门课非常值得关注： 1. 神经网络与深度学习（Neural Networks and Deep Learning） 2. 改进深度神经网络：调整超参数、正则化与优化（Improving Deep Neural N
大数据文摘作品，转载要求见文末 作者 | Aileen、魏子敏、龙牧雪 董怡萱、宁云州 一早醒来票圈被吴恩达的新课程刷屏了，离职百度的吴恩达6月份宣布创立Deeplearning.ai时仅仅曝光了一个logo和域名，颇为神秘，而就在昨天深夜，吴恩达发布博客称，其初创公司deeplearning.ai将通过 Coursera 提供深度学习的最新在线课程。 吴恩达协两名助教一起，亲自上阵，也让大家对这门课程充满了期待。 重操旧业的吴恩达也表示，AI教育不是精英教育，是通识教育，他希望通过这门课让更多人了解AI,
问耕 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 注册之后，可以获得七天免费试听。不过在这之前，你首先需要输入一张信用卡/储蓄卡，或者Paypal账户的相关信息，用于支付未来的学习费用。 如果7天后，你没有取消听课，每个月会从你的账上扣除49美元。 接着，我们就进入到《深度学习专项课程》的课程首页。 首先，页面上方有一个醒目的提示：“要获得证书， 请通过提交政府颁发的身份证来验证您的身份。”也就是说，你学完这个课程，想要得到一张“吴恩达嫡传真功夫已got”的证书，需要上传身份证、护照或驾照等信息。
大数据文摘作品 编译：新知之路、小饭盆、钱天培 今年8月，吴恩达的深度学习课程正式上线，并即刻吸引了众多深度学习粉丝的“顶礼膜拜”。一如吴恩达此前在Coursera上的机器学习课程，这几门深度学习课程也是好评如潮。 在诸多粉丝中，加拿大国家银行金融市场的首席分析师Ryan J. Shrott从前三门深度学习课程中总结出了21点心得，总结了该系列课程的诸多精华。 今天，文摘菌就带大家一起来读一读这份“学霸“笔记。 首先来看一下Ryan对该课程的总体评价： 吴恩达先生（Andrew Ng）的3门课程都超级有用，
截止到2017年10月25日，吴恩达在Coursera上目前有3门新的深度学习课程: 1.神经网络和深度学习（Neural Networks and Deep Learning） 2.改善深度神经网络:调优超参数，正则化和优化（Improving Deep Neural Networks: Hyperparamater tuning, Regularization and Optimization） 3.构建机器学习项目（Structuring Machine Learning Projects） 这
机器学习根植于统计学，正在逐渐成为最有趣、发展最快的计算机科学领域之一。机器学习可应用到无数行业和应用中，使其更加高效和智能。
作者 | 谷磊 吴恩达的第三个创业项目正式公布了——AIFund ，顾名思义，是一只专注AI领域的投资基金。 自离职百度后，吴恩达宣布要做的三个AI 项目已经一一亮相。 现在我们简单回顾一下这三个项目，按照时间先后依次为： deeplearning.ai：致力于传播AI知识（培养人才） Landing.ai：致力于帮助企业AI转型，已经从制造业开始（深入应用场景） AIFund：AI基金（资金支持） 其实，现在的人工智能创业，按照稀缺程度排序恰恰就是人才、应用场景、钱，不得不说，吴老师这个闭环玩儿的66
今年2月份，在放出深度学习第五课之后， “全民AI老师”吴恩达的深度学习专项计划课程告一段落。
本文介绍了深度学习的21个心得，包括训练和验证数据的划分、选择合适的网络架构、调参、使用预训练模型、使用迁移学习、使用多任务学习、使用端到端学习、使用生成对抗网络、使用自监督学习、使用强化学习、使用对抗样本、使用正则化、使用模型剪枝、使用缓存、使用量化、使用多GPU训练、使用梯度累积、使用学习率调度器、使用Horovod、使用PyTorch和TensorFlow等。
大数据文摘作品 作者：龙牧雪，魏子敏 在各位同学们推特、朋友圈、Coursera不懈的催更之下，跳水了几个月的吴恩达爸爸终于推出了深度学习系列课程的第五部分。至此，吴恩达的深度学习系列课程完整发布，各位同学可以放心开始上课了。 Coursera课程链接： https://www.coursera.org/learn/nlp-sequence-models 图：deeplearning.ai官网的第五课状态终于从coming soon变成了可点击 图：Coursera官网显示，深度学习第5部分课程1月31日开
【新智元导读】吴恩达深度学习系列课程 Deeplearning.ai 上线，专设对话部分，用视频的形式将他对 7 位深度学习领袖的采访呈现出来，分别是 Geoffrey Hinton、Yoshua Bengio、Ian Goodfellow、Andrej Karpathy、林元庆、Ruslan Salakhutdinov、Pieter Abbeel。新智元重点整理了深度学习先驱 Hinton、Bengio 和新秀 Goodfellow 的访谈。他们如何进入深度学习领域，如何看深度学习发展？他们曾犯过哪些错误
吴恩达老师的机器学习课程个人笔记、翻译的字幕（含视频）、复现的 python 代码等，同时笔记的 word 和 markdown 文件也开源了。
李根及分身 发自 两岸三地 量子位报道 | 公众号 QbitAI 全球自动驾驶明星创业公司中，Drive.ai绝对是最受关注的一个。 昨天，这家打算以“工具包”解决方案实现L4自动驾驶的公司，宣布了B
大数据文摘作品 编译：党晓芊、元元、龙牧雪 等待吴恩达放出深度学习第5课的时候，你还能做什么？今天，大数据文摘给大家带来了加拿大银行首席分析师Ryan Shrott的吴恩达深度学习第4课学习笔记，一共11个要点。在等待第5门课推出的同时，赶紧学起来吧！ 这两天，听说大家都被一款叫做“旅行青蛙”的游戏刷屏了，还有许多人在票圈喊着“养男人不如养蛙”。 在这个“云养蛙”的佛系游戏里，只有两种状态：蛙儿子在家和不在家。蛙儿子在家的时候，你只能一心盼他出门，啥也干不了。蛙儿子出门了，你也不知道他要多久才能回家，只能等
课程地址：https://web.stanford.edu/class/cs230/
整理 | 寇雪芹 头图 | 下载于ICphoto 出品 | AI科技大本营（ID：rgznai100） 昨天， Coursera 网站上更新了《深度学习》专项课程。这是一套很受欢迎的新手的入门级课程，根据 Coursera 网站上的实时显示，这门课程已经有近60万人报名。而就在 4月1号，这个由人工智能领域大佬级人物吴恩达（Andrew Ng）创建的在线教育平台才刚刚上市。 吴恩达在昨日发布的推特中表示，更新的内容主要与Transformer相关，编程作业使用的是TensorFlow 2。 实际上，《
AI科技评论按：Hinton的深度学习课程早在2012年上线，对于这门课程，有学者认为它太过艰深，不适合初学者上手；也有的学生觉得它受益良多，是值得一学的好课程。那么五年过去，这门名为《神经网络和机器学习》的课程是否依然是“最值得学习的深度课程”？关于这个问题，目前就职于 Voci Technologies的首席语音架构师、毕业于香港科技大学的 Arthur Chan 日前在他的博客上发表了看法。 此外，为了让广大 AI 青年们快速进入学习状态，AI科技评论经Hinton教授的亲自授权，推出了深度学习大牛
首先，我建议观看吴恩达的讲座视频了解更多细节，这是非常有用的。但无论你看不看视频，这篇文章的内容都应该会很有帮助。因此，我试图在这里概述这些建议。
大数据文摘作品 吴恩达深度学习系列课程的第五部分更新后，整个课程终于完结。紧随吴老师的步伐，文摘菌邀请到了两位对该领域颇有研究的学者，为大家赶制了课程第五部分内容的笔记，趁着学习热情还未退去，尽快拿下这门课程！ 自2016年8月份，吴恩达的初创公司deeplearning.ai通过Coursera提供深度学习的最新在线课程，到今年2月份，吴老师更新了课程的第五部分（点击查看大数据文摘相关报道）前后共耗时半年时间。 让我们先来回顾一下第五部分课程内容简介： 第一周：循环神经网络RNN RNN Gated Re
写这篇教程的初衷是很多朋友都想了解如何入门/转行机器学习，搭上人工智能这列二十一世纪的快车。文章的宗旨是：1. 指出一些自学的误区 2. 不过多的推荐资料 3. 提供客观可行的学习表 4. 给出进阶学习的建议。
可以说，吴恩达（Andrew Ng）的机器学习课程是很多人、尤其是中国学生进入机器学习世界的引路人，被认为是入门机器学习的最好课程。截至目前，有超过80000人在Coursera上完成了这门课的学习。
Alex 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 吴恩达的经典机器学习课程又双叒开新课了！ 今天，吴老师发推分享了这则好消息。 该课程由deeplearning.ai和斯坦福大学提供，目前已上线Coursera。 和之前机器学习课程不同的是，本系列课程对ML初学者友好，不用学员有太多数学背景。 （不过线性代数和高等数学基础知识还是需要掌握的） 对此，评论区洋溢着激动和喜悦之情。 有人表示：终于等到你！ 甚至还有网友已经迫不及待地完成注册并开始听课了。 初学者友好的ML系统课程 据吴恩达介绍
大数据文摘作品 作者：Mickey 今年，吴恩达的深度学习课程就上线整整十周年了。 十年来，这门课程成为了无数AI人的入门课程，全球有超过60万人注册过这门课，这也让吴恩达成为了“全民AI老师”。 这门深度系列的课程面向希望入行深度学习的从业者，要求学生有一定的数学基础以及统计学知识储备，虽然课程有趣简单好上手，但随着时间推进，这门课程并不能满足所有人的需求。 特别是在课程语言的设计上，由于课程设计编写时日已久，大部分的内容使用的仍然是Matlab/Octave语言。十年来，编程世界日新月异，更新更简单
来源 | 微调的知乎专栏 ▌0. 背景 写这篇文章的初衷是大部分私信我的朋友都想了解如何入门/转行机器学习，搭上人工智能这列二十一世纪的快车。再加上这个问题每隔一阵子就会在知乎时间线上出现一次，因此
写这篇文章的初衷是大部分私信我的朋友都想了解如何入门 / 转行机器学习，搭上人工智能这列二十一世纪的快车。再加上这个问题每隔一阵子就会在知乎时间线上出现一次，因此想写一篇文章来 “一劳永逸” 的分享我的观点。 文章的宗旨是： 1. 指出一些自学的误区 2. 不过多的推荐资料 3. 提供客观可行的学习表 4. 给出进阶学习的建议。 这篇文章的目标读者是计划零基础自学的朋友，对数学 / 统计基础要求不高，比如： 在读的学生朋友 非计算机行业的读者 已经工作但想将机器学习 / 数据分析和自己的本职工作相结合的
李林 允中 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 刚刚，吴恩达如期发布了自己的新动向。 今年3月，吴恩达从百度首席科技学家人上离职后，关于他新动向的猜测和关注就一直没有停歇。直到前不久，他
AI 科技评论按：随着吴恩达公开 Deeplearning.ai 系列深度学习课程，他也出人意料地放出了一系列主题为“The Heros in Deep Learning”的采访视频。吴恩达亲自上阵采访了“深度学习教父” Geoffery Hinton、“GANs之父” Ian Goodfellow、“深度学习三驾马车”中另一位 Yoshua Bengio 、UC伯克利教授 Pieter Abbeel 、百度研究院院长林元庆 、“深度学习网红”Andrej Karpathy、苹果 Ruslan Sala
选自Medium 机器之心编译 参与：路雪、李泽南 不久前，Coursera 上放出了吴恩达 deeplearning.ai 的第四门课程《卷积神经网络》。本文是加拿大国家银行首席分析师 Ryan S
机器之心报道 机器之心编辑部 你期待吴恩达在知乎的深度学习课程吗？ 吴恩达来知乎开课了！ 昨天，吴恩达在知乎开设了自己的账号，并回答了第一个提问。 开设账号第一天，吴恩达就收获了 6 千多的关注。第一个回答「如何系统学习机器学习」也已经获得了 2 千多赞同。 在这个回答中，吴恩达提出了三个系统学习机器学习的步骤： 1、学习基础编码知识； 2、学习机器学习及深度学习； 3、专注于一个角色。 在第一个步骤中，吴恩达提到，基本的编程技能是先决条件；数学知识也很重要，但也不必将精力过多投入到诸如线性代数、概率
吴恩达称正在做的AI项目有三个，deeplearning.ai只是其中的第一个。 昨晚，前百度首席科学家吴恩达在其Twitter上发布重磅消息称，deeplearning.ai课程正式登录Cousera。此外，吴恩达还同时在Medium发布博文介绍了这套课程。 此消息意味着，从百度离职后，吴恩达所创立deeplearning.ai一直专注于深度学习入门课程的开发。吴恩达表示，deeplearning.ai立志于扩散AI知识，向全世界普及深度学习知识。 该套课程一共五门，组成了Cousera上的全新深度学习专
吴恩达，百度的首席科学家和技术名片，这位中文讲得一塌糊涂的美籍华人成为百度世界2014的一个“彩蛋”。吴恩达不算太长的演讲依然挑战了听众的耳朵。这是他第一次公开用中文演讲，集合了英语、普通话和粤语口音
目录 先来聊聊什么是“人工智能”？ 对于机器学习，它又有哪些切实的用途呢？ 关于入门机器学习的一些建议&忠告 （1）不要试图掌握所有相关数学知识后再开始学习 （2）不要把深度学习作为入门第一课 （3）不要收集过多的资料 & 分辨资料的时效性 机器学习前期有哪些相关准备？ （1）硬件条件 （2）软件选择 写在最后 其实关于AI这个话题，在领域内我并不能算得上是精通，只能算是业余吧！因为我主要还是做Java开发，但是我还是非常希望能够和小伙伴们分享一下在人工智能这个领域到底应该如何正确的入门，少走弯路。希望想
【新智元导读】上周举行的Spark Summit 2016大会，吴恩达受邀发表演讲，再谈深度学习的两大推动力——计算力和数据。他认为，数据的获取和组织将成为大公司构筑行业壁垒的一个方式，“现在发布的一
大数据文摘作品，转载要求见文末 编译 | 钱天培、Aileen、魏子敏 在上周，吴恩达重磅推出了deeplearning.ai与coursera合作的深度学习课程。这一举措是他在创办deeplearning.ai之后三套组合拳中的第一套。就在刚才，吴恩达露出了开打第二套组合拳的迹象——进军AI风投领域。 在上周，吴恩达重磅推出了deeplearning.ai与coursera合作的深度学习课程。这一举措是他在创办deeplearning.ai之后三套组合拳中的第一套。（点击查看大数据文摘相关报道《票圈被吴恩
机器之心报道 记者：Tony Peng、李泽南 6 月 23 日，吴恩达通过 Twitter 宣布自己离职百度之后的新一步动向——Deeplearning.ai，并宣称将在 8 月份公布有关 Deeplearning.ai 的更多细节。今日，机器之心获得消息，Deeplearning.ai 项目正式发布。在发布前夕，吴恩达接受了机器之心的专访，对该项目进行了更为详细的解读。 Deeplearning.ai 课程地址：https://www.coursera.org/specializations/deep-
机器之心报道 机器之心编辑部 8 月 8 日，吴恩达宣布深度学习课程 Deeplearning.ai 项目正式发布。在机器之心对吴恩达的专访中也获知，这只是他未来发布的三大项目中的第一个。今日，TechCrunch 报道称吴恩达的另一个项目是面向人工智能投资的 1.5 亿美元的风投基金。 上周，吴恩达刚刚宣布了自己正在做的三大项目之一的 Deeplearning.ai。今日，TechCrunch 深挖到疑似吴恩达的第二个项目，一个 1.5 亿美元的面向人工智能投资的风投基金。 根据从美国证券交易委员会官网查
大数据文摘作品 在吴恩达3月份离开百度后，林元庆曾公开表示，“吴恩达离开，是想做自己没尝试过的事情，追求一个新的阶段。”而此番曝出离职，林元庆可能也已经找到了自己想要走的方向。 刚刚，据媒体爆料，之前曾接任吴恩达职位不久的前百度研究院院长林元庆宣布离职百度，准备筹备AI创业。这是继吴恩达之后，百度研究院又一位离职创业的“院长”。 大数据文摘查看发现，林元庆的领英界面还未更新，仍显示他为百度深度学习实验室（IDL）主任。 而在百度深度学习实验室（IDL）官网上，林元庆仍然出现在第一位，职位依然是“深度学习实验
从人才教育到AI技术研发与商业化落地，自由身的吴恩达正在依据自己的兴趣一步步进发。 昨天晚上，吴恩达在个人社交平台发表了一篇文章和一段视频，在全球AI圈扔下了一颗重磅炸弹——他又成立了一家新的AI创企Landing.ai，旨在帮助企业在AI时代实现转型。 离职将近9个月 吴恩达正式揭开自己的第二个项目 吴恩达在文章中表示，这家公司的定位就是“帮助企业在AI时代实现转型”。其希望AI能改变人类的衣食住行等方方面面的生活，让人们从重复性劳动的精神苦役中解脱。 他第一个选中的目标就是制造业，在其看来，AI很适合用
吴恩达的deeplearning.ai上新了！新的AI课程叫做TensorFlow in Practice，面向那些希望学习使用TensorFlow编写AI程序的人。
Python 可以说是现在最流行的机器学习语言，而且你也能在网上找到大量的资源。你现在也在考虑从 Python 入门机器学习吗？本教程或许能帮你成功上手，从 0 到 1 掌握 Python 机器学习，至于后面再从 1 到 100 变成机器学习专家，就要看你自己的努力了。本教程原文分为两个部分，机器之心在本文中将其进行了整合，原文可参阅：http://suo.im/KUWgl 和 http://suo.im/96wD3。本教程的作者为 KDnuggets 副主编兼数据科学家 Matthew Mayo。 「开始
互联网高度发达，不再是个人英雄主义流行的时代。但Andrew Ng（中文名：吴恩达）宣布加盟百度之后，还是引起行业轰动。关于他究竟能给百度带来什么实实在在的改变,却很少有人提及。吴恩达到百度后不是为了找到下一只中国猫，他从事的事情是深度学习，但他能带给百度的又超越深度学习。 深度学习技术带头人 百度隆重引入吴恩达，其个人能力自然毋庸置疑。我同时还看到，百度吹响了远航新大陆的号角，它制定了周密的人才挖掘计划、组建了包括三个实验室的研发中心、尤其是将其中一个设在了全球科技人才的洼地硅谷，吴恩达只是一个点，他背
根据配图可以看出，吴恩达从2月7日确诊后，共进行了3次新冠检测。在短短7天内，新冠结果由阳性转为阴性。
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