從2019年2月底開始學習《數據結構與算法之美》，王爭老師的課程非常好，到2019年8月底已經學完一遍，后面還要多次復習鞏固以及OJ刷題。生命不息，學習不止，又要開始新的篇章了–《機器學習》，有點小興奮，哈哈，之前Python已經大致過了2遍（小甲魚的視頻&從入門到實踐），現在要補NumPy、復習高等數學、然后開始吳恩達老師的課程。此篇文章作為學習的匯總目錄，供大家參考，一起學習，共同進步，還請不吝留言賜教指正。updated on 2020.8.27

NumPy

1. NumPy快速入門–基礎知識

2. NumPy快速入門–形狀操作

3. NumPy快速入門–復制/視圖/深拷貝

4. NumPy快速入門-- Less 基礎/線性代數

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數學基礎

• 閱讀《深度學習的數學》
• 閱讀《機器學習線性代數基礎》
• 閱讀《圖解深度學習》

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深度學習

01.神經網絡和深度學習

W1.深度學習概論

W2.神經網絡基礎

• 作業：邏輯回歸 圖片貓識別

W3.淺層神經網絡

• 作業：帶一個隱藏層的神經網絡

W4.深層神經網絡

• 作業：建立你的深度神經網絡+圖片貓預測

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02.改善深層神經網絡：超參數調試、正則化以及優化

W1.深度學習的實踐層面

• 作業：初始化+正則化+梯度檢驗

W2.優化算法

• 作業：優化方法

W3.超參數調試、Batch Norm和程序框架

• 作業：TensorFlow教程+數字手勢預測

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03.結構化機器學習項目

W1.機器學習策略(1)

W2.機器學習策略(2)

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04.卷積神經網絡CNN

W1.卷積神經網絡

• 作業：手動/TensorFlow 實現卷積神經網絡

W2.深度卷積網絡：實例探究

• 作業：Keras教程+ResNets殘差網絡

W3.目標檢測（YOLO）

• 作業：自動駕駛 - 汽車檢測

W4.特殊應用：人臉識別和神經風格轉換

• 作業：快樂屋人臉識別+圖片風格轉換

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05.序列模型

W1.循環序列模型 RNN

• 作業：手寫RNN+恐龍名字生成+音樂生成（未做完）

W2.自然語言處理與詞嵌入

• 作業：詞向量+Emoji表情生成

W3.序列模型和注意力機制

• 作業：機器翻譯+觸發詞檢測

總結

以上是生活随笔為你收集整理的吴恩达-《深度学习DeepLearning》汇总目录的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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