神经网络与深度学习

本课程已是2021最新版。
在本课程中,您将学习深度学习的基础理论与工作原理。当完成这门课的时候,您可以:
  •  了解推动深度学习的主要技术趋势。
  •  构建、训练和应用全连接的深度神经网络。
  •  知道如何实现有效的(矢量化)神经网络。
  •  理解神经网络结构中的关键参数。

我们希望完成课程后,您能够将深度学习应用到工作中。如果您正在寻找一份人工智能相关的工作,在学习这门课程之后,您将能够回答基本的面试问题。

课程大纲

第一章:深度学习介绍

本章节共有7个视频 、2个阅读 、1个练习 ,完成时间106分钟。

7个视频

1. 欢迎 (5分钟)

2. 什么是神经网络 (7分钟)

3. 监督学习与神经网络 (8分钟)

4. 深度学习为什么兴起? (10分钟)

5. 关于这门课 (2分钟)

6. 课程资源 (1分钟)

7. Geoffrey Hinton访谈 (选修)(40分钟)

2个阅读

1. 2021版更新说明

2. 第一章课程讲义 (3分钟)

1个练习

1. 深度学习介绍 (30分钟)

第二章:神经网络基础

本章节共有19个视频 、3个阅读 、3个练习 ,完成时间198分钟。

19个视频

1. 二元分类 (8分钟)

2. 逻辑回归 (5分钟)

3. 逻辑回归损失函数 (8分钟)

4. 梯度下降 (11分钟)

5. 导数 (7分钟)

6. 更多导数示例 (10分钟)

7. 计算图 (3分钟)

8. 计算图求导数 (14分钟)

9. 逻辑回归梯度下降 (6分钟)

10. m示例上的梯度下降 (8分钟)

11. 向量化 (8分钟)

12. 更多向量化示例 (6分钟)

13. 向量化逻辑回归 (7分钟)

14. 向量化逻辑回归的梯度输出 (9分钟)

15. Python中的广播 (11分钟)

16. python/numpy 向量的注释 (6分钟)

17. Jupyter/iPython 笔记本的快速浏览 (3分钟)

18. 逻辑回归损失函数的解释 (选修)(7分钟)

19. Pieter Abbeel访谈 (选修)(16分钟)

3个阅读

1. 第二章课程讲义 (3分钟)

2. 深度学习荣誉守则 (2分钟)

3. 编程练习常见问题解答 (10分钟)

3个练习

1. 神经网络基础 (30分钟)

2. Python基础和numpy

3. 从神经网络角度出发进行逻辑回归

第三章:浅层神经网络

本章节共有12个视频 、1个阅读 、2个练习 ,完成时间134分钟。

12个视频

1. 神经网络概览 (4分钟)

2. 神经网络的表现形式 (5分钟)

3. 计算神经网络的输出 (9分钟)

4. 多样本向量化 (9分钟)

5. 向量化实现的解释 (7分钟)

6. 激活函数 (10分钟)

7. 为什么需要非线性激活函数 (5分钟)

8. 激活函数的导数 (7分钟)

9. 神经网络的梯度下降 (9分钟)

10. 反向传播的直觉 (选修)(15分钟)

11. 随机初始化 (7分钟)

12. Ian Goodfellow访谈 (选修)(14分钟)

1个阅读

1. 第三章课程讲义 (3分钟)

2个练习

1. 浅层神经网络 (30分钟)

2. 平面数据分类与隐藏层

第四章:深层神经网络

本章节共有8个视频 、1个阅读 、3个练习 ,完成时间94分钟。

8个视频

1. 深L层神经网络 (5分钟)

2. 深层网络中的正向传播 (7分钟)

3. 正确的矩阵维数 (11分钟)

4. 为什么深度这么有理? (10分钟)

5. 为深层神经网络构建模块 (8分钟)

6. 正向和反向传播 (10分钟)

7. 参数vs超参数 (7分钟)

8. 这与大脑的关系是什么? (3分钟)

1个阅读

1. 第四章课程讲义 (3分钟)

3个练习

1. 深层神经网络的关键概念 (30分钟)

2. 一步一步建立你的深度神经网络

3. 深度神经网络应用

讲师介绍

Andrew Ng ( 吴恩达 )

人工智能领域的全球领导者、Coursera的联合创始人及董事长

简介:课程由人工智能领域的全球领导者、Coursera的联合创始人及董事长Andrew Ng(吴恩达)进行教授。吴恩达博士也是deeplearning.ai的CEO和创始人。同时,他也是斯坦福大学计算机科学系的客座教授。 他曾在百度担任首席科学家,负责推动公司的全球人工智能战略和基础设施建设。他也曾是谷歌大脑团队的创始领导人。吴恩达博士在机器学习、机器人和相关领域撰写或合作撰写了超过100篇研究论文。他拥有卡耐基梅隆大学、麻省理工学院和加州大学伯克利分校的学士,硕士及博士学位。

Kian Katanforoosh

斯坦福大学计算机系讲师, Workera CEO及创始人

Younes Bensouda Mourri

斯坦福大学计算机系讲师

Andrew Ng ( 吴恩达 )

人工智能领域的全球领导者、Coursera的联合创始人及董事长

简介:课程由人工智能领域的全球领导者、Coursera的联合创始人及董事长Andrew Ng(吴恩达)进行教授。吴恩达博士也是deeplearning.ai的CEO和创始人。同时,他也是斯坦福大学计算机科学系的客座教授。 他曾在百度担任首席科学家,负责推动公司的全球人工智能战略和基础设施建设。他也曾是谷歌大脑团队的创始领导人。吴恩达博士在机器学习、机器人和相关领域撰写或合作撰写了超过100篇研究论文。他拥有卡耐基梅隆大学、麻省理工学院和加州大学伯克利分校的学士,硕士及博士学位。

Kian Katanforoosh

斯坦福大学计算机系讲师, Workera CEO及创始人

Younes Bensouda Mourri

斯坦福大学计算机系讲师