2024吴恩达资料|吴恩达深度学习及资料

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跟随吴恩达教授，系统学习深度学习与机器学习核心知识。
掌握深度学习框架，提升AI应用能力。

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课程目录

2024吴恩达资料
吴恩达深度学习及资料
吴恩达机器学习训练书籍
吴恩达大模型
A最新版 吴恩达机器学习Deeplearning.ai
AI Python for Beginners
2014版 吴恩达机器学习全套资料
大模型开发手册.pdf
吴恩达深度学习课程Deeplearning.ai
99. 2.4 在不同的划分上进行训练并测试.mp4
98. 2.3 快速搭建你的第一个系统并进行迭代.mp4
97. 2.2 清除标注错误的数据.mp4
96. 2.1 进行误差分析.mp4
95. 1.12 改善你的模型的表现.mp4
94. 1.11 超过人的表现.mp4
93. 1.10 理解人的表现.mp4
91. 1.8 为什么是人的表现.mp4
90. 1.7 什么时候该改变开发测试集和指标.mp4
9. 2.3 logistic 回归损失函数.mp4
89. 1.6 开发集合测试集的大小.mp4
88. 1.5 训练开发测试集划分.mp4
87. 1.4 满足和优化指标.mp4
86. 1.3 单一数字评估指标.mp4
84. 1.1 为什么是 ML 策略.mp4
83. 2. 吴恩达采访 林元庆.mp4
80. 3.10 深度学习框架.mp4
79. 3.9 训练一个 Softmax 分类器.mp4
77. 3.7 娴嬭瘯鏃剁殑 Batch Norm.mp4
76. 3.6 Batch Norm 涓轰粈涔堝鏁堬紵.mp4
75. 3.5 将 Batch Norm 拟合进神经网络.mp4
74. 3.4 正则化网络的激活函数.mp4
73. 3.3 超参数训练的实践Pandas VS Caviar.mp4
72. 3.2 为超参数选择合适的范围.mp4
71. 3.1 璋冭瘯澶勭悊.mp4
70. 2.10 局部最优的问题.mp4
7. 2.1 浜屽垎鍒嗙被.mp4
68. 2.8 Adam 浼樺寲绠楁硶.mp4
66. 2.6 动量梯度下降法.mp4
65. 2.5 指数加权平均的偏差修正.mp4
64. 2.4 理解指数加权平均.mp4
63. 2.3 指数加权平均.mp4
62. 2.2 理解 mini-batch 梯度下降法.mp4
60. 1.14 关于梯度检验实现的注记.mp4
6. 1.6 课程资源.mp4
58. 1.12 梯度的数值逼近.mp4
57. 1.11 神经网络的权重初始化.mp4
56. 1.10 梯度消失与梯度爆炸.mp4
54. 1.8 其他正则化方法.mp4
51. 1.5 为什么正则化可以减少过拟合？.mp4
49. 1.3 机器学习基础.mp4
48. 1.2 鍋忓樊鏂瑰樊.mp4
47. 1.1 训练开发测试集.mp4
43. 4.8 这和大脑有什么关系？.mp4
41. 4.6 搭建深层神经网络块.mp4
40. 4.5 为什么使用深层表示.mp4
4. 1.4 为什么深度学习会兴起？.mp4
39. 4.4 核对矩阵的维数.mp4
38. 4.3 深层网络中的前向传播.mp4
37. 4.2 前向和反向传播.mp4
36. 4.1 深层神经网络.mp4
34. 3.10 选修直观理解反向传播.mp4
33. 3.9 神经网络的梯度下降法.mp4
32. 3.8 激活函数的导数.mp4
31. 3.7 为什么需要非线性激活函数？.mp4
3. 1.3 用神经网络进行监督学习.mp4
29. 3.5 向量化实现的解释.mp4
28. 3.4 多个样本的向量化.mp4
27. 3.3 计算神经网络的输出.mp4
26. 3.2 神经网络表示.mp4
25. 3.1 神经网络概览.mp4
24. 2.18 选修logistic 损失函数的解释.mp4
23. 2.17 Jupyter ipython 笔记本的快速指南.mp4
22. 2.16 关于 python numpy 向量的说明.mp4
20. 2.14 向量化 logistic 回归的梯度输出.mp4
2. 1.2 什么是神经网络.mp4
18. 2.12 向量化的更多例子.mp4
179. 3.7 注意力模型直观理解.mp4
178. 3.6 Bleu 寰楀垎閫変慨.mp4
177. 3.5 定向搜索的误差分析.mp4
176. 3.4 改进定向搜索.mp4
175. 3.3 瀹氬悜鎼滅储.mp4
吴恩达深度学习作业.zip
深度学习作业quiz-已完成.pdf
深度学习作业quiz-空白.pdf
Deeplearning深度学习笔记v5.6.pdf

适合人群

• 机器学习初学者
• 深度学习爱好者
• AI领域从业者

🎯 学习收获

• 理解深度学习原理
• 掌握深度学习框架
• 提升AI项目开发能力

🎉 祝您学习愉快！