吴恩达 deeplearning.ai 经典总结：28 张精炼图＋思维导图

很多同学都是看吴恩达AndrewNg的视频学习机器学习和深度学习的，当然学习就要做笔记。这不，一位名叫Tess Ferrandez的学习爱好者在分享了一套自己的课程笔记，收获了3k+赞和1k+次转发。笔记很好地总结了学习内容，共28张精辟的手绘图。

链接：

https://www.slideshare.net/TessFerrandez/notes-from-coursera-deep-learning-courses-by-andrew-ng

▍28张deeplearning总结图

1. 深度学习介绍

2. 逻辑回归

3. 浅层神经网络

4. 深层神经网络

5. 设置你的机器学习应用程序

6. 正则化防止过拟合

7. 优化训练

8. 优化算法

9. 超参数调试

10. 构建你的机器学习项目

11. 错误分析

12. 训练 vs 验证/测试 失配

13. 扩展学习

14. 卷积基础

15. Padding

16. 深层 CNN

17. 典型的 CNN 模型

18. 特别网络-ResNet

19. 实用建议

20. 检测算法

21. 人脸识别

22. 神经风格迁移

23. 循环神经网络

24. 更多 RNN 模型

25. NLP-词嵌入

26. 词嵌入详解

27. 序列到序列基本模型

28. 序列到序列

▍deeplearning思维导图

▍下载方式

这 28 张图片整理在一个 pdf 文件中，pdf文件和思维导图获取方式如下：