Coursera的深度学习专业化（由DeepLearning.AI提供）
deeplearning.ai提供的Coursera深度学习专业化中所有课程的编程作业和测验。
讲师：安德鲁·恩格（Andrew Ng）
笔记
有关Coursera深度学习专业课程中所有课程的详细面试就绪注释，请参阅www.aman.ai。
设置
运行setup.sh到（i）下载预训练的VGG-19数据集，（ii）提取所有分配所需的ZIP'D ZIP'D ZIP'D ZIP'D ZIP'D ZIP'D ZIP'D ZIP'DATET和数据集。
学分
此存储库包含我的专业工作。除非另有说明，否则代码基础，测验问题和图表是从Coursera的深度学习专业中获取的。
2021版
该专业化于2021年4月进行了更新，以包括深度学习和编程框架的发展，最大的变化是从张量流1到TensorFlow 2。此存储库也相应地进行了更新。
编程作业
课程1：神经网络和深度学习
- 第2周-PA 1 -Python基础知识与Numpy
- 第2周-PA 2-神经网络心态的逻辑回归
- 第3周-PA 3-平面数据分类，带有一个隐藏层
- 第4周-PA 4-建立深层神经网络：一步一步
- 第4周-PA 5-图像分类的深神经网络：应用
课程2：改善深神经网络：超参数调整，正则化和优化
- 第1周-PA 1-初始化
- 第1周-PA 2-正则化
- 第1周-PA 3-梯度检查
- 第2周-PA 4-优化方法
- 第3周-PA 5-张量集教程
课程3：结构机器学习项目
- 本课程没有编程作业。但是本课程带有非常有趣的案例研究测验（下图）。
课程4：卷积神经网络
- 第1周-PA 1-卷积模型：逐步
- 第1周-PA 2-卷积神经网络：应用
- 第2周-PA 1-凯拉斯 - 教程 - 快乐房子
- 第2周-PA 2-剩余网络
- 第2周-PA 2- Mobilenet转移学习
- 第3周-PA 1-与Yolo进行自动驾驶的汽车检测
- 第3周-PA 2-图像分割UNET
- 第4周-PA 1-神经风格转移的艺术生成
- 第4周-PA 2-面部识别
课程5：序列模型
- 第1周-PA 1-建立一个经常性神经网络 - 逐步
- 第1周-PA 2-恐龙土地 - 角色级语言建模
- 第1周-PA 3- LSTM的爵士即兴演奏
- 第2周-PA 1-单词向量表示和辩护
- 第2周-PA 2 -EMOJIFY！
- 第3周-PA 1-神经机器翻译，注意
- 第3周-PA 2-触发单词检测
- 第4周-PA 1-变压器网络
- 第3周-PA 2-变压器网络应用程序：命名实体识别
- 第3周-PA 2-变压器网络应用：问题答案
测验解决方案
课程1：神经网络和深度学习
- 第1周测验 - 深度学习简介：文字| PDF
- 第2周测验 - 神经网络基础：文本| PDF
- 第3周测验 - 浅神经网络：文本| PDF
- 第4周测验 - 深神经网络上的关键概念：文本| PDF
课程2：改善深神经网络：超参数调整，正则化和优化
- 第1周测验 - 深度学习的实际方面：文本| PDF
- 第2周测验 - 优化算法：文本| PDF
- 第3周测验 - 高参数调整，批处理规范化，编程框架：文本| PDF
课程3：结构机器学习项目
- 第1周测验 - 孔雀城市的鸟类识别（案例研究）：文字| PDF
- 第2周测验 - 自动驾驶（案例研究）：文本| PDF
课程4：卷积神经网络
- 第1周测验 - 转话的基础：文本| PDF
- 第2周测验 - 深卷积模型：文本| PDF
- 第3周测验 - 检测算法：文本| PDF
- 第4周测验 - 特殊应用：面部识别和神经样式转移：文本| PDF
课程5：序列模型
- 第1周测验 - 复发性神经网络：文本| PDF
- 第2周测验 - 自然语言处理和单词嵌入：PDF
- 第3周测验 - 序列模型和注意机制：文本| PDF
免责声明
我认识到人们花在建立直觉，了解新概念和调试任务作业上的时间。这里上传的解决方案仅供参考。如果您被困在某个地方，它们的目的是取消阻止您。请不要复制代码的任何部分（如果您仔细阅读说明，则编程作业非常容易）。同样，在参考测验解决方案之前先尝试测验。本课程是我参加过的最直接的深度学习课程，其课程内容和结构很棒。这是深度学习团队的宝藏。
