这个深度学习的课程笔记，吴恩达看了都说好

文 | 阿司匹林

去年 6 月，吴恩达宣布 deeplearning.ai 创业项目，8 月，该项目揭晓：一套由5门课组成的深度学习系列课程——Deep Learning Specialization，旨在推广普及深度学习知识。

前 3 门课程一上线便引发了一股热潮，一直到 2018 年 2 月 1 日，Deep Learning Specialization 的第 5 课才终于上线，这也是 Deep Learning Specialization 的最后一课。

好记性不如烂笔头，在上网络课程时做好笔记，不仅可以帮助你保持专注，而且还可以梳理学习到的知识，方便以后复习。

然而，一位名叫 Tess Ferrandez 的学生却将笔记玩出了新花样，不仅逻辑清晰，而且深入浅出，简单易懂。

如果你在上完吴恩达的深度学习课程之后，也能够做出下面这样一份笔记，那么升职加薪应该离你不远了，笔芯~

深度学习简介

逻辑回归

浅层神经网络

深度神经网络

机器学习应用设置

通过正则化防止过拟合

训练优化

算法优化

调参（超参数）

机器学习项目结构化

误差分析

训练和测试结果不匹配

拓展训练

卷积基础

深度卷积神经网络

经典卷积网络

特殊网络

实操建议

探测算法

人脸识别

风格迁移

循环神经网络

自然语言处理：词嵌入

Seq2Seq（序列到序列）