吴恩达深度学习课程笔记：深度探索AI技术

"Deeplearning深度学习笔记（黄博士2017版课程笔记）" 这篇文档是由黄海广博士编写的，主要记录了吴恩达教授在DeepLearning.ai平台上开设的深度学习课程的笔记。这是一份2018年4月1日更新的版本，旨在为已经具备基础编程知识（如Python）、对机器学习有一定了解的计算机专业人士提供深入学习的指导。课程的目标是引导学员进入人工智能领域，并掌握深度学习的核心技术。 深度学习课程分为五个部分，涵盖了深度学习的基础，包括如何构建神经网络。学员在课程中将有机会接触到卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）等关键网络结构。课程不仅理论教学，还包含实践项目，让学员能够应用所学解决实际问题，例如医疗诊断、自动驾驶、自然语言处理和音乐生成等领域。 该课程使用Python作为编程语言，采用Google的TensorFlow框架。吴恩达教授亲自授课，两位助教来自斯坦福计算机系，确保了课程的专业性。完成整个课程预计需要3-4个月，完成者将获得Coursera颁发的DeepLearning Specialization证书。 黄海广博士之前曾编写过吴恩达教授机器学习课程的笔记，他与一群志同道合的朋友共同翻译和整理了课程的中英文字幕，以帮助那些在没有完整字幕的情况下学习感到困难的同学。这些笔记和字幕的翻译工作在一定程度上填补了Coursera平台上深度学习课程中文资源的空白。 通过这份笔记，读者不仅可以回顾和巩固吴恩达教授的深度学习课程内容，还可以了解到如何将深度学习应用于实际场景，为自己的职业生涯开启一扇通往人工智能领域的门。