Deeplearning.ai学习计划

作者: 章光辉_数据 | 来源:发表于2017-11-12 00:34 被阅读23次

    背景音乐:Romeo's Tune - Pajaro Sunrise

    由于此前已经学完了一部分内容,这段时间也会把剩下的内容补上。

    同时,会简单地做个笔记,方便以后能更快地回忆起其中的关键知识点。

    当完成某部分笔记的时候,会在下面的文字部分添加超链接跳转到笔记部分。

    希望能在年底之前完成这部分的学习和整理工作。


    Deeplearning.ai的课程分为以下5个部分(照搬Coursera上的)。

    大家完全可以按照这个计划,一步步由浅入深地学习。

    1、神经网络和深度学习

    这一部分是学习深度学习的基础。

    第一周:深入学习的介绍

    第二周:神经网络基础

    第三周:浅神经网络

    第四周:深度神经网络

    完成本课程后,将:

    - 了解驱动深度学习的主要技术趋势 - 能够建立,训练和应用完全连接的深度神经网络。

    - 知道如何实现高效(矢量化)的神经网络。

    - 了解关键参数神经网络的体系结构。


    2、改善深层神经网络:超参数调整,正则化和优化

    这一部分是教你理解什么是驱动性能,并能够更系统地获得好的结果,也将学习TensorFlow。

    第一周:深度学习的实践方面

    第二周:优化算法(笔记

    第三周:超参数调整,批量规范化和编程框架

    完成本课程后,将:

    - 了解构建深度学习应用程序的行业最佳实践。

    - 能够有效地使用常见的神经网络“技巧”,包括初始化,L2和丢失正则化,批量规范化,梯度检查。

    - 能够实现和应用各种优化算法,如小批量梯度下降,动量,RMSprop和Adam,并检查它们的收敛性。

    - 了解如何设置培训/开发/测试集和分析偏差/方差的深度学习时代的新的最佳实践。

    - 能够在TensorFlow中实现神经网络。。


    3、结构化机器学习项目

    这一部分是教你如何构建一个成功的机器学习项目。

    需要注意的是,学习这一部分需要有基本的机器学习知识(同样可以在Coursera上习得)

    完成本课程后,将:

    - 了解如何诊断机器学习系统中的错误

    - 能够优先考虑减少错误的最有希望的方向

    - 理解复杂的ML设置,例如不匹配的训练/测试集,并比较和/或超越人类的表现

    - 知道如何应用端到端的学习,转移学习和多任务学习。


    4、卷积神经网络

    这一部分是教你如何构建卷积神经网络并将其应用于图像数据。

    第一周:卷积神经网络的基础

    第二周:深度卷积模型:案例研究

    第三周:对象检测

    第四周:特殊应用:脸部识别和神经风格转移

     完成本课程后,将:

    - 了解如何构建卷积神经网络,包括最近的变化,如残留网络。

    - 知道如何将卷积网络应用于视觉检测和识别任务。

    - 知道使用神经风格转移来生成艺术。

    - 能够将这些算法应用于各种图像,视频和其他2D或3D数据。


    5、序列模型

    将于2017年11月下旬开始,到时候补充。

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