吳恩達DeepLearning.ai《深度學習》課程筆記目錄總集
本文釋出在知乎的專欄中，為了方便習慣使用CSDN的使用者，更改了下面文章的直鏈到CSDN中的筆記。 同時，也歡迎大家關注我的知乎：大樹先生，會不定期有新的乾貨更新。一起學習一起進步呀！^_^
DeepLearning.ai簡介
deepLearning.ai 是由吳恩達在Coursera上推出的一個教授深度學習的專題系列課程。整個專題共包括五門課程：01.神經網路和深度學習；02.改善深層神經網路-超引數除錯、正則化以及優化；03.結構化機器學習專案；04.卷積神經網路；05.序列模型。
課程描述：
請允許我引用官網的介紹：
如果你想進入人工智慧，這個課程專題將會給你帶來幫助。深度學習是科技領域最受追捧的技能之一，我們將幫助你進行學習這些知識。 在五門課程中，你將學習深度學習的基礎知識，瞭解如何構建神經網路，並學習如何實踐機器學習專案，學習卷積網路，RNN，LSTM，Adam，Dropout，BatchNorm，Xavier/He初始化等等。你將從事醫療，自動駕駛，手語閱讀，音樂創作和自然語言處理的案例研究。屆時，你不但會掌握深度學習的基礎理論，還會看到它在工業中的應用。上面的這些想法都將在Python和TensorFlow的練習中所實現。另外，你還將聽到許多深度學習的高層領導，他們將與你分享他們的個人故事，併為你提供職業建議。 AI正在對各行各業產生著巨大的影響，在完成此專題的課程後，你可能會找到創造性的方法將其應用到你的工作中。我們將幫助你掌握深度學習，瞭解如何使用它，幫助你建立AI的職業生涯。
課程內容：
- Coursera：官方課程安排（英文字幕）。付費使用者在課程作業中可以獲得作業評分，每門課程修完可獲得結課證書；不付費可以免費上課、做課後作業，但沒有作業評分，結課無法獲得課程證書。
- 網易雲課堂：網易引進的正版授權（中英文字幕）。課程完全免費，但沒有課後作業，沒有課程證書。
推薦指數：
4.5 星（個人意見） 目前已有的深度學習課程中難得的好課程。
個人提煉筆記及程式設計作業總集
下面是個人在上課的過程中，從中提煉的要點筆記，以及自己完成的課後程式設計作業。課程為主，練習為輔，筆記做鞏固。所以建議大家以這樣的核心思想來進行這門課程的學習。廢話不多說，上筆記！
01. 神經網路和深度學習
02. 改善深層神經網路：超引數除錯、正則化以及優化
03. 結構化機器學習專案
04. 卷積神經網路
05. 序列模型
- 自然語言處理和詞嵌入
- 序列模型和注意力機制
總結
整個專題課程的學習跨度比較長，在上課的過程中不斷地思考做筆記的過程也確實緩慢而辛苦，但一路下來確實有了很大的收穫。期初只是為了做一個自己後期進行復習的筆記，但後來感覺記錄的筆記還算整潔，所以就放到知乎上和大家一起分享，希望我的這些能夠給更多有同樣需求的同學和朋友們帶來小小的幫助。
最後
筆記屬於課程的提煉，雖然總體來說已經較為全面了，但限於個人的能力和精力，筆記中難免會出現遺漏或者錯誤的地方。如果大家在閱讀筆記的時候，發現了錯誤的地方以及覺得比較重要但我沒有記錄的內容，那麼歡迎大家在下方評論留言或者私信給我，我將會及時做更正和補充，感謝支援。
最後，感謝每位點讚的知友。同時，也歡迎其他平臺的轉載和分享，一起進步呀^_^!