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时间 2020-07-25
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吴恩达课后做业目录
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课程 |
周数 |
名称 |
类型 |
语言 |
地址 |
课程1 - 神经网络和深度学习 |
第1周 |
深度学习简介 |
测验 |
中英 |
传送门 |
无编程做业 |
编程做业 |
—— |
—— |
第2周 |
神经网络基础 |
测验 |
中英 |
传送门 |
具备神经网络思惟的Logistic回归 |
编程做业 |
中文 |
传送门 |
第3周 |
浅层神经网络 |
测验 |
中英 |
传送门 |
带有一个隐藏层的平面数据分类 |
编程做业 |
中文 |
传送门 |
第4周 |
深度神经网络的关键概念 |
测验 |
中英 |
传送门 |
一步步搭建多层神经网络以及应用(1 & 2) |
编程做业 |
中文 |
传送门 |
课程2 - 改善深层神经网络 |
第1周 |
深度学习的实践 |
测验 |
中英 |
传送门 |
初始化、正则化、梯度校验(1 & 2 & 3) |
编程做业 |
中文 |
传送门 |
第2周 |
优化算法 |
测验 |
中英 |
传送门 |
优化算法实战 |
编程做业 |
中文 |
传送门 |
第3周 |
超参数调整,批量标准化,编程框架 |
测验 |
中英 |
传送门 |
TensorFlow入门 |
编程做业 |
中文 |
传送门 |
课程3 - 结构化机器学习项目 |
第1周 |
和平之城中的鸟类识别(案例研究) |
测验 |
中英 |
传送门 |
无编程做业 |
编程做业 |
—— |
—— |
第2周 |
自动驾驶(案例研究) |
测验 |
中英 |
传送门 |
无编程做业 |
编程做业 |
—— |
—— |
课程4 - 卷积神经网络 |
第1周 |
卷积神经网络的基本知识 |
测验 |
中英 |
传送门 |
搭建卷积神经网络模型以及应用(1&2) |
编程做业 |
中文 |
传送门 |
第2周 |
深度卷积模型 |
测验 |
中英 |
传送门 |
Keras入门与残差网络的搭建 |
编程做业 |
中文 |
传送门 |
第3周 |
检测算法 |
测验 |
中英 |
传送门 |
车辆识别 |
编程做业 |
中文 |
传送门 |
第4周 |
特殊应用:人脸识别和神经风格转换 |
测验 |
中英 |
传送门 |
人脸识别与神经风格转换 |
编程做业 |
中文 |
传送门 |
课程5 - 序列模型 |
第1周 |
循环神经网络 |
测验 |
中英 |
传送门 |
搭建循环神经网络及其应用 |
编程做业 |
中文 |
传送门 |
第2周 |
天然语言处理与词嵌入 |
测验 |
中英 |
传送门 |
词向量的运算与Emoji生成器 |
编程做业 |
中文 |
传送门 |
第3周 |
序列模型与注意力机制 |
测验 |
中英 |
传送门 |
机器翻译与触发词检测 |
编程做业 |
中文 |
传送门 |