吳恩達——人工智慧領域的大 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慧愛好者。該系列課程對於理解各種演算法背後的原理非常有幫助，同時提供了大量的應用場景，涉及影像、語音、自然語言理解等各方面，還提供了一些工具函式、資料集。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，這裡就不過多提及。最近，紅色石頭發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. 淺層神經網路
4. 深層神經網路
5. 設定你的機器學習應用程式
6. 正則化防止過擬合
7. 優化訓練
8. 優化演算法
9. 超引數除錯
10. 構建你的機器學習專案
11. 錯誤分析
12. 訓練 vs 驗證/測試 失配
13. 擴充套件學習
14. 卷積基礎
15. Padding
16. 深層 CNN
17. 典型的 CNN 模型
18. 特別網路-ResNet
19. 實用建議
20. 檢測演算法
21. 人臉識別
22. 神經風格遷移
23. 迴圈神經網路
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！
資源下載
我已經將這28 張圖片整理在一個 pdf 檔案中，連同 28 張圖片一起分享給大家。獲取方式如下：
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