01深度学习概论-1.1欢迎

吴恩达深度学习课程系列：

 欢迎来到深度学习工程师微专业

　　第一个视频主要讲了什么是深度学习，深度学习能作些什么事情。如下是吴恩达老师的原话：

　　深度学习改变了传统互联网业务，例如如网络搜索和广告。可是深度学习同时也使得许多新产品和企业以不少方式帮助人们，从得到更好的健康关注。

　　深度学习作的很是好的一个方面就是读取X光图像，到生活中的个性化教育，到精准化农业，甚至到驾驶汽车以及其它一些方面。若是你想要学习深度学习的这些工具，并应用它们来作这些使人窒息的操做，本课程将帮助你作到这一点。当你完成cousera上面的这一系列专项课程，你将能更加自信的继续深度学习之路。在接下来的十年中，我认为咱们全部人都有机会创造一个惊人的世界和社会，这就是AI（人工智能）的力量。我但愿大家能在建立AI（人工智能）社会的过程当中发挥重要做用。

　　我认为AI是最新的电力，大约在一百年前，咱们社会的电气化改变了每一个主要行业，从交通运输行业到制造业、医疗保健、通信等方面，我认为现在咱们见到了AI明显的使人惊讶的能量，带来了一样巨大的转变。显然，AI的各个分支中，发展的最为迅速的就是深度学习。所以如今，深度学习是在科技世界中广受欢迎的一种技巧。

　　经过这个课程，以及这门课程后面的几门课程，你将获取而且掌握那些技能。

　　下面是你将学习到的内容：

　　在cousera的这一系列也叫作专项课程中,在第一门课中（神经网络和深度学习），你将学习神经网络的基础，你将学习神经网络和深度学习，这门课将持续四周，专项课程中的每门课将持续2至4周。　　

　　　可是在第一门课程中，你将学习如何创建神经网络（包含一个深度神经网络），以及如何在数据上面训练他们。在这门课程的结尾，你将用一个深度神经网络进行辨认猫。

　　因为某种缘由，第一门课会以猫做为对象识别。

　　接下来在第二门课中，咱们将使用三周时间。你将进行深度学习方面的实践，学习严密地构建神经网络，如何真正让它表现良好，所以你将要学习超参数调整、正则化、诊断误差和方差以及一些高级优化算法，好比Momentum和Adam算法，犹如黑魔法同样根据你创建网络的方式。第二门课只有三周学习时间。

　　在第三门课中，咱们将使用两周时间来学习如何结构化你的机器学习工程。事实证实，构建机器学习系统的策略改变了深度学习的错误。

　　举个例子：你分割数据的方式，分割成训练集、比较集或改变的验证集，以及测试集合，改变了深度学习的错误。

　　因此最好的实践方式是什么呢？

　　你的训练集和测试集来自不一样的贡献度在深度学习中的影响很大，那么你应该怎么处理呢？

　　若是你据说过端对端深度学习，你也会在第三门课中了解到更多，进而了解到你是否须要使用它，第三课的资料是相对比较独特的，我将和你分享。咱们了解到的全部的热门领域的创建而且改良许多的深度学习问题。这些当今热门的资料，绝大部分大学在他们的深度学习课堂上面里面不会教的，我认为它会提供你帮助，让深度学习系统工做的更好。

　　在第四门课程中，咱们将会提到卷积神经网络(CNN(s))，它常常被用于图像领域，你将会在第四门课程中学到如何搭建这样的模型。

　　最后在第五门课中，你将会学习到序列模型，以及如何将它们应用于天然语言处理，以及其它问题。

　　序列模型包括的模型有循环神经网络（RNN）、全称是长短时间记忆网络（LSTM）。你将在课程五中了解其中的时期是什么含义，而且有能力应用到天然语言处理（NLP）问题。

　　总之你将在课程五中学习这些模型，以及可以将它们应用于序列数据。好比说，天然语言就是一个单词序列。你也将可以理解这些模型如何应用到语音识别或者是编曲以及其它问题。

　　所以，经过这些课程，你将学习深度学习的这些工具，你将可以去使用它们去作一些神奇的事情，并借此来提高你的职业生涯。

 参考：

[1] https://github.com/fengdu78/deeplearning_ai_books

[2] https://study.163.com/my#/smarts