撒花!斯坦福深度学习最新视频发布,吴恩达主讲!

撒花!斯坦福深度学习最新视频发布,吴恩达主讲!

就在 3 月 21 日,由吴恩达开设的斯坦福深度学习课程 CS230 课程视频发布到了网上。视频摄制于 2018 年秋季,时隔半年,线上课程终于上线并公开!再一次,我们终于又目睹了 AI 界的大 IP:吴恩达大佬的风采!本公开课视频由吴恩达(Andrew Ng)和 Kia...

独家干货 | 吴恩达深度学习专项课程精炼笔记!

独家干货 | 吴恩达深度学习专项课程精炼笔记!

吴恩达在他自己创办的在线教育平台 Coursera 上线了他的人工智能专项课程(Deep Learning Specialization)。此课程广受好评,通过视频讲解、作业与测验等让更多的人对人工智能有了了解与启蒙,国外媒体报道称:吴恩达这次深度学习课程是迄今为止,最全面、系统和容易获取的深度学习...

高校精品课-复旦大学-机器学习与深度学习

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深度学习框架TensorFlow入门

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深度学习与自动驾驶

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开发者课程背景图
吴恩达《优化深度神经网络》精炼笔记(1)-- 深度学习的实用层面

吴恩达《优化深度神经网络》精炼笔记(1)-- 深度学习的实用层面

吴恩达的深度学习专项课程的第一门课《神经网络与深度学习》的所有精炼笔记我已经整理完毕。迷路的小伙伴请见文章末尾的推荐阅读:在接下来的几次笔记中,我们将对第二门课《优化深度神经网络》进行笔记总结和整理。我们在第一门课中已经学习了如何建立一个神经网络,或者浅层的,或者深度的。而这第二门课,我们将着重讨论...

吴恩达《神经网络与深度学习》精炼笔记(5)-- 深层神经网络

吴恩达《神经网络与深度学习》精炼笔记(5)-- 深层神经网络

上节课我们主要介绍了浅层神经网络。首先介绍神经网络的基本结构,包括输入层,隐藏层和输出层。然后以简单的2 layer NN为例,详细推导了其正向传播过程和反向传播过程,使用梯度下降的方法优化神经网络参数。同时,我们还介绍了不同的激活函数,比较各自优缺点,讨论了激活函数必须是非线性的原因。最后介绍了神...

吴恩达《神经网络与深度学习》精炼笔记(4)-- 浅层神经网络

吴恩达《神经网络与深度学习》精炼笔记(4)-- 浅层神经网络

上节课我们主要介绍了向量化、矩阵计算的方法和python编程的相关技巧。并以逻辑回归为例,将其算法流程包括梯度下降转换为向量化的形式,从而大大提高了程序运算速度。本节课我们将从浅层神经网络入手,开始真正的神经网络模型的学习。1Neural Networks Overview首先,我们从整体结构上来大...

Coursera吴恩达《神经网络与深度学习》课程笔记(3)-- 神经网络基础之Python与向量化

Coursera吴恩达《神经网络与深度学习》课程笔记(3)-- 神经网络基础之Python与向量化

上节课我们主要介绍了逻辑回归,以输出概率的形式来处理二分类问题。我们介绍了逻辑回归的Cost function表达式,并使用梯度下降算法来计算最小化Cost function时对应的参数w和b。通过计算图的方式来讲述了神经网络的正向传播和反向传播两个过程。本节课我们将来探讨Python和向量化的相关...

Coursera吴恩达《神经网络与深度学习》课程笔记(2)-- 神经网络基础之逻辑回归

Coursera吴恩达《神经网络与深度学习》课程笔记(2)-- 神经网络基础之逻辑回归

上节课我们主要对深度学习(Deep Learning)的概念做了简要的概述。我们先从房价预测的例子出发,建立了标准的神经网络(Neural Network)模型结构。然后从监督式学习入手,介绍了Standard NN,CNN和RNN三种不同的神经网络模型。接着介绍了两种不同类型的数据集:...

机器之心专访吴恩达,深度学习课程项目Deeplearning.ai正式发布

机器之心专访吴恩达,深度学习课程项目Deeplearning.ai正式发布

Deeplearning.ai 课程地址:https://www.coursera.org/specializations/deep-learning今早,吴恩达在 Medium 上发布了一篇博客,宣布 Deeplearning.ai 项目正式启动。同时表示今天发布的项目仅仅是他正在发布的三大项目中...

吴恩达NIPS 2016演讲现场直击:如何使用深度学习开发人工智能应用?

吴恩达NIPS 2016演讲现场直击:如何使用深度学习开发人工智能应用?

一年一度的 NIPS 又来了。今年举办地是笔者最爱的欧洲城市巴塞罗那。阳光沙滩配学术,确实很爽。这次的会议的第一天开场的大部分时间安排给了 tutorial。其中人数爆满的依旧是吴恩达(AndrewNg)的 session。笔者在此总结一下他的 tutorial 内容。一如以往的风格,这次吴恩达博士...

吴恩达深度学习课程笔记-Classes 4

Classes 4 卷积神经网络 1卷积神经网络 1 计算机视觉 应用: 图片分类 图片识别 目标检测 风格迁移 .... ... 1.2 边缘检测 边缘检测算子中的数字用于进行边缘检测计算机视觉不一定要去使用那些研究者们所选择的这九个数字,而是将这 9 个数字当成学习参数 1.3 padding ...

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