【吴恩达课后作业目录】 | |||||
课程 | 周数 | 名称 | 类型 | 语言 | 地址 |
课程1 - 神经网络和深度学习 | 第1周 | 深度学习简介 | 测验 | 中英 | 传送门 |
无编程作业 | 编程作业 | —— | —— | ||
第2周 | 神经网络基础 | 测验 | 中英 | 传送门 | |
具有神经网络思维的Logistic回归 | 编程作业 | 中文 | 传送门 | ||
第3周 | 浅层神经网络 | 测验 | 中英 | 传送门 | |
带有一个隐藏层的平面数据分类 | 编程作业 | 中文 | 传送门 | ||
第4周 | 深度神经网络的关键概念 | 测验 | 中英 | 传送门 | |
一步步搭建多层神经网络以及应用(1 & 2) | 编程作业 | 中文 | 传送门 | ||
课程2 - 改善深层神经网络 | 第1周 | 深度学习的实践 | 测验 | 中英 | 传送门 |
初始化、正则化、梯度校验(1 & 2 & 3) | 编程作业 | 中文 | 传送门 | ||
第2周 | 优化算法 | 测验 | 中英 | 传送门 | |
优化算法实战 | 编程作业 | 中文 | 传送门 | ||
第3周 | 超参数调整,批量标准化,编程框架 | 测验 | 中英 | 传送门 | |
TensorFlow入门 | 编程作业 | 中文 | 传送门 | ||
课程3 - 结构化机器学习项目 | 第1周 | 和平之城中的鸟类识别(案例研究) | 测验 | 中英 | 传送门 |
无编程作业 | 编程作业 | —— | —— | ||
第2周 | 自动驾驶(案例研究) | 测验 | 中英 | 传送门 | |
无编程作业 | 编程作业 | —— | —— | ||
课程4 - 卷积神经网络 | 第1周 | 卷积神经网络的基本知识 | 测验 | 中英 | 传送门 |
搭建卷积神经网络模型以及应用(1&2) | 编程作业 | 中文 | 传送门 | ||
第2周 | 深度卷积模型 | 测验 | 中英 | 传送门 | |
Keras入门与残差网络的搭建 | 编程作业 | 中文 | 传送门 | ||
第3周 | 检测算法 | 测验 | 中英 | 传送门 | |
车辆识别 | 编程作业 | 中文 | 传送门 | ||
第4周 | 特殊应用:人脸识别和神经风格转换 | 测验 | 中英 | 传送门 | |
人脸识别与神经风格转换 | 编程作业 | 中文 | 传送门 | ||
课程5 - 序列模型 | 第1周 | 循环神经网络 | 测验 | 中英 | 传送门 |
搭建循环神经网络及其应用 | 编程作业 | 中文 | 传送门 | ||
第2周 | 自然语言处理与词嵌入 | 测验 | 中英 | 传送门 | |
词向量的运算与Emoji生成器 | 编程作业 | 中文 | 传送门 | ||
第3周 | 测验 | 中英 | |||
编程作业 | 中文 |