吴恩达 Deep Learning Specialization

课程简介

• 来源：Stanford / Coursera（Andrew Ng）
• 先修要求：机器学习基础、Python、线性代数
• 编程语言：Python（TensorFlow）
• 课程难度：🌟🌟🌟🌟
• 预计学时：50 小时 +

吴恩达的 Deep Learning Specialization 是全球最受欢迎的深度学习入门课程。5 门课从神经网络基础到 CNN/RNN，系统覆盖深度学习核心。

课程资源

• 课程网站：Coursera
• 课程笔记：可在课程网站下载

课程内容

• 第 1 课：神经网络基础
• 第 2 课：超参数调优、正则化、优化
• 第 3 课：结构化机器学习项目
• 第 4 课：卷积神经网络（CNN）
• 第 5 课：序列模型（RNN、LSTM）

自学建议

做所有的编程作业。 课程用 Python/TensorFlow 实现，不调高级 API。

不要跳过数学推导。 Andrew Ng 的数学推导非常清晰。

配合 Kaggle 练习。 学完一个算法，去 Kaggle 上找对应的数据集练手。

备注

这门课是 DL 入门的最佳选择。如果你只想学一门 DL 课程，选这门就够了。