Coursera에 대한 딥 러닝 전문화 (Deeplearning.ai가 제공)
deeplearning.ai 가 제공하는 Coursera 딥 러닝 전문화의 모든 과정에서 과제 및 퀴즈를 프로그래밍합니다.
강사 : Andrew Ng
메모
Coursera 딥 러닝 전문화의 모든 과정에 대한 자세한 인터뷰 준비 메모는 www.aman.ai를 참조하십시오.
설정
setup.sh 실행합니다.
크레딧
이 repo에는이 전문화를위한 저의 작업이 포함되어 있습니다. 코드 기반, 퀴즈 질문 및 다이어그램은 달리 지정되지 않는 한 Coursera의 딥 러닝 전문화에서 가져옵니다.
2021 버전
이 전문화는 2021 년 4 월에 딥 러닝 및 프로그래밍 프레임 워크의 개발을 포함하도록 업데이트되었으며, 가장 큰 변화는 텐서 플로 1에서 Tensorflow 2로 이동했습니다.이 repo도 그에 따라 업데이트되었습니다.
프로그래밍 할당
코스 1 : 신경망과 딥 러닝
- 2 주차 -PA 1- Numpy와 Python 기본 사항
- 2 주차 - PA 2- 신경망 마인드를 사용한 로지스틱 회귀
- 3 주차 - PA 3- 숨겨진 층이있는 평면 데이터 분류
- 4 주차 - PA 4- 깊은 신경망 구축 : 단계별
- 4 주차 -PA 5- 이미지 분류를위한 깊은 신경망 : 응용 프로그램
코스 2 : 심층 신경망 개선 : 하이퍼 파라미터 튜닝, 정규화 및 최적화
- 1 주차 - PA 1- 초기화
- 1 주차 - PA 2- 정규화
- 1 주차 -A 3- 기울기 점검
- 2 주차 - PA 4- 최적화 방법
- 3 주차 -A 5- 텐서 플로 튜토리얼
코스 3 : 머신 러닝 프로젝트 구조
- 이 과정에 대한 프로그래밍 과제는 없습니다. 그러나이 과정에는 매우 흥미로운 사례 연구 퀴즈 (아래)가 있습니다.
코스 4 : 컨볼 루션 신경 네트워크
- 1 주차 - PA 1- 컨볼 루션 모델 : 단계별
- 1 주차 - PA 2- 컨볼 루션 신경망 : 응용 프로그램
- 2 주차 - PA 1 -Keras- 튜토리얼 - 해피 하우스
- 2 주차 - PA 2- 잔류 네트워크
- 2 주차 - PA 2- Mobilenet과의 전송 학습
- 3 주차 -A 1- 자율 주행을위한 Yolo와의 자동차 탐지
- 3 주차 -A 2- 이미지 분할 unet
- 4 주차 -A 1- 신경 스타일 전송이있는 미술 세대
- 4 주차 -A 2- 얼굴 인식
코스 5 : 시퀀스 모델
- 1 주차 - PA 1- 재발 성 신경망 구축 - 단계별
- 1 주차 - PA 2- 공룡 토지 - 캐릭터 수준 언어 모델링
- 1 주차 - PA 3- LSTM을 사용한 재즈 즉흥 연주
- 2 주차 -PA 1- 단어 벡터 표현 및 토론
- 2 주차 - PA 2- 이모 지닉!
- 3 주차 - PA 1-주의가있는 신경 기계 번역
- 3 주차 - PA 2- 단어 감지를 트리거합니다
- 4 주차 -A 1- 변압기 네트워크
- 3 주차 - PA 2- 변압기 네트워크 응용 프로그램 : 명명 된 엔티티 인식
- 3 주차 - PA 2- 변압기 네트워크 응용 프로그램 : 질문 답변
퀴즈 솔루션
코스 1 : 신경망과 딥 러닝
- 1 주차 퀴즈 - 딥 러닝 소개 : 텍스트 | PDF
- 2 주차 퀴즈 - 신경망 기본 사항 : 텍스트 | PDF
- 3 주차 퀴즈 - 얕은 신경망 : 텍스트 | PDF
- 4 주차 퀴즈 - 깊은 신경망의 주요 개념 : 텍스트 | PDF
코스 2 : 심층 신경망 개선 : 하이퍼 파라미터 튜닝, 정규화 및 최적화
- 1 주차 퀴즈 - 딥 러닝의 실용적인 측면 : 텍스트 | PDF
- 2 주차 퀴즈 - 최적화 알고리즘 : 텍스트 | PDF
- 3 주차 퀴즈 - 하이퍼 파라미터 튜닝, 배치 정규화, 프로그래밍 프레임 워크 : 텍스트 | PDF
코스 3 : 머신 러닝 프로젝트 구조
- 1 주차 퀴즈 -Peycetopia시의 조류 인식 (사례 연구) : 텍스트 | PDF
- 2 주차 퀴즈 - 자율 주행 (사례 연구) : 텍스트 | PDF
코스 4 : 컨볼 루션 신경 네트워크
- 1 주차 퀴즈 - 콩베의 기본 사항 : 텍스트 | PDF
- 2 주차 퀴즈 - 깊은 컨볼 루션 모델 : 텍스트 | PDF
- 3 주차 퀴즈 - 탐지 알고리즘 : 텍스트 | PDF
- 4 주차 퀴즈 - 특별 응용 프로그램 : 얼굴 인식 및 신경 스타일 전송 : 텍스트 | PDF
코스 5 : 시퀀스 모델
- 1 주차 퀴즈 - 재발 신경 네트워크 : 텍스트 | PDF
- 2 주차 퀴즈 - 자연어 처리 및 단어 임베딩 : PDF
- 3 주차 퀴즈 - 시퀀스 모델 및주의 메커니즘 : 텍스트 | PDF
부인 성명
나는 사람들이 직관 구축, 새로운 개념을 이해하고 과제를 디버깅하는 데 소요되는 시간을 알고 있습니다. 여기에 업로드 된 솔루션은 참조 용 입니다. 당신이 어딘가에 붙어 있으면 당신을 차단 해제해야합니다. 코드의 일부를 AS-IS의 일부를 복사하지 마십시오 (지침을주의 깊게 읽으면 프로그래밍 할당이 상당히 쉽습니다). 마찬가지로 퀴즈 솔루션을 참조하기 전에 퀴즈를 직접 사용해보십시오. 이 과정은 멋진 코스 내용과 구조로 내가 겪은 가장 간단한 딥 러닝 과정입니다. Deeplearning.ai 팀의 보물입니다.
