這 28 張精煉圖，將吳恩達的 deeplearning.ai 總結得恰到好處！_風聞

吳恩達——人工智能領域的大 IP，他在 Coursera 上開設的 deeplearning.ai 深度學習專項課程惠及非常多的人工智能愛好者。該系列課程對於理解各種算法背後的原理非常有幫助，同時提供了大量的應用場景，涉及圖像、語音、自然語言理解等各方面，還提供了一些工具函數、數據集。這個系列課程是從機器學習過渡到深度學習的必備課程！

deeplearning.ai 系列課程相關的筆記和參考資料很多，這裏就不過多提及。最近，紅色石頭髮現有個來自微軟的美女作者 Tess Ferrandez 製作並在 SlideShare 上分享了吳恩達深度學習專項課程 28 張精煉圖解，可謂是把知識點做了很好的提煉和總結！我們一起來看一下。

1. 深度學習介紹

2. 邏輯迴歸

3. 淺層神經網絡

4. 深層神經網絡

5. 設置你的機器學習應用程序

6. 正則化防止過擬合

7. 優化訓練

8. 優化算法

9. 超參數調試

10. 構建你的機器學習項目

11. 錯誤分析

12. 訓練 vs 驗證/測試 失配

13. 擴展學習

14. 卷積基礎

15. Padding

16. 深層 CNN

17. 典型的 CNN 模型

18. 特別網絡-ResNet

19. 實用建議

20. 檢測算法

21. 人臉識別

22. 神經風格遷移

23. 循環神經網絡

24. 更多 RNN 模型

25. NLP-詞嵌入

26. 詞嵌入詳解

27. 序列到序列基本模型

28. 序列到序列

至此，28 張知識點精煉圖已總結完畢！

小編昨晚花了四五個小時整理了一套人工智能知識體系，對那些想學習人工智能的老鐵們是非常有幫助的。