DeepLearning Course

最新推荐文章于 2020-08-05 10:55:09 发布
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#深度学习课程

这是一个免费的Coursera课程，可在网易云课堂上学习，虽然没有配套作业，但可以在GitHub上找到相应的课后练习。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

网址：http://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.htm

此为Coursera在网易云课堂上的免费课，但没有配套的作业

课后作业可在github上找到：https://github.com/Kulbear/deep-learning-coursera


deep learning coursera 01神经网络与深度学习Week2-课后编程作业小结
qq_39172959的博客
05-13 341
Logistic Regression with a Neural Network mindset.ipynb 参考：https://blog.youkuaiyun.com/u013733326/article/details/79639509 https://github.com/Kulbear/deep-learning-coursera/blob/master/Neural%20Networks%20and%20Deep%20Learning/Logistic%20Regression%20with%20a%20
Coursera课程《Deep Learning》学习总结
SUJI的博客
06-02 1757
        最近两周的时间一直在看吴恩达（Andrew Ng）的《Deep Learning》课程，看的过程中，有一种根本停不下来的感觉，这门课由浅入深，将深度学习涉及的理论、概念讲的清清楚楚的。     《Deep Learning》一共分为5个部分，简要的说：         第一部分《Neural Networks and Deep Learning》，全面介绍了深度学习的理论，从L...
深度学习课程Deep Learning Courses
GarfieldEr007的专栏
03-29 3483
深度学习是一个快速成长的人工智能领域。它越来越多地用于提供接近人类的水平精度图像分类，语音识别，自然语言处理，情感分析，推荐引擎等。应用领域包括面部识别，场景检测，先进的医疗和制药研究，以及车辆的自动驾驶。 免费的深度学习课程 加入NVIDIA的深度学习课程听专家讲免费的在线课程吧，此入门课程由五个教师主讲，包括互动讲座，动手练习，与导师一起工作。 你需要学习很多内容，包
吴恩达DeepLearningCourse1-神经网络和深度学习
我的精神家园
08-05 310
计划在9月4日（截止日期）之前完成DeepLearning的所有课程学习。每个课程对应一篇博客，根据学习进度随时更新。
吴恩达Deeplearning.ai 知识点梳理（course 5，week 1）
咚咚锵的博客
09-09 571
本周主要讲的是基本的RNN。包括：序列的例子，RNN，根据输入输出的情况对RNN分类，为了解决记忆问题的GRU和LSTM，为了解决前后依赖关系的Bidirectional RNN，以及Deep RNN。
Deep Learning_deeplearning.ai(course1、2)简单总结
夏大兔的学习笔记
09-24 887
写在前面首先，感恩朋友借我的付费账号。 这周二的时候终于把吴恩达老师的deepLearning.ai（https://www.deeplearning.ai/）上的前三课学完了，完成了前两课的quiz和编程练习，感觉收获许多，抱着好好整理一下的心态，一直想要写一篇小总结的，无奈拖延症发作，一直拖到了现在。 本文将简单总结一下deeplearning.ai前三课的内容，主要拎一下框架。
Deep learning Course 李宏毅
02-27
同时，也会讲解深度强化学习，结合环境交互进行决策优化，如Q-Learning、Deep Q-Network（DQN）、Policy Gradient等算法。 五、深度学习在各领域的应用 深度学习已被广泛应用于图像识别、自然语言处理、语音识别、...
【吴恩达】DeepLearning Course1-5 All 23 Coding Assignments-附件资源
03-05
【吴恩达】DeepLearning Course1-5 All 23 Coding Assignments-附件资源
Deep Learning_deeplearning.ai(course3)简单总结
夏大兔的学习笔记
09-25 1050
Course 3主要是针对机器学习的方法论研究。
Deep Learning 中文版已经有了，在GitHub上开源
u013900400的博客
03-07 1万+
       最近在看Ian Goodfellow、Yoshua Bengio、Aaron Courville 写的Deep Learning ，但是发现读起来比较慢，就着了一下有没有中文版，结果发现在GitHub上就有开源的pdf下载。       网址为：https://github.com/exacity/deeplearningbook-chinese...
第二周作业
weixin_33739627的博客
03-09 156
一、本周的作业 2019年春季学期第二周作业 基础作业 请在第一周作业的基础上，继续完成：找出给定的文件中数组的最大值及其对应的最小下标（下标从0开始）。并将最大值和对应的最小下标数值写入文件。 输入： 请建立以自己英文名字命名的txt文件，并输入数组元素数值，元素值之间用逗号分隔。 输出： 在不删除原有文件内容的情况下，将最大值和对应的最小下标数值写入文件。 1)实验代码 #include &l...
Improving Deep Neural Networks Initialization Homework
生物医学信息学博客
09-10 4062
InitializationWelcome to the first assignment of “Improving Deep Neural Networks”. Training your neural network requires specifying an initial value of the weights. A well chosen initialization method
Andrew Ng(吴恩达) deep learning 课程 (coursera)
张月鹏的博客
09-16 8025
引言 前段时间 Andrew Ng(吴恩达)在 Coursera 开设了深度学习的课程，正如 Andrew 在 Coursera 上的机器学习课程一样，Andrew 总是面向零基础的工程师来授课，而不是有专业背景的人员。所以课程总是会力求直观且应用性强，但是往往对专业从事机器学习的人员来看略显简单，但是大牛对事物的理解还是值得参考的，所以我把课程中自己学到的要点记录如下。 第一课：神经网络...
吴恩达 深度学习 编程作业（1-2）- Python Basics with Numpy & Logistic Regression with a Neural Network mindset
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大树先生的博客
09-21 7万+
Part 1：Python Basics with Numpy (optional assignment) Part 2： Logistic Regression with a Neural Network mindset
coursera deep learning course2 week3
yb564645735的博客
12-16 611
coursera deep learning course2 week3
RA4M2开发IOT(5)-读取单双击
08-09
RA4M2开发IOT(5)----读取单双击 优快云文字教程：https://coremaker.blog.youkuaiyun.com/article/details/148819744 B站教学视频：https://www.bilibili.com/video/BV1xkTszjExu 概述 在上章读取MEMS基础上，我们去识别 单击 与 双击，为后续菜单切换、模式切换等人机交互做铺垫。 硬件准备 首先需要准备一个开发板，这里我准备的是自己绘制的开发板，需要的可以进行申请。 主控为R7FA4M2AD3CFL#AA0 模块配置如下所示。 ● Name：g_external_irq6，这是该外部中断的名称。 ● Channel：选择了6通道。 ● Trigger：触发方式设置为Rising（上升沿触发），即信号上升时触发中断。 ● Digital Filtering：未启用数字滤波（Not Supported）。 ● Digital Filtering Sample Clock：由于数字滤波未启用，因此该项也未支持。 ● Callback：指定了回调函数external_irq6_callback。当中断触发时，将调用此函数处理具体逻辑。 ● Pin Interrupt Priority：设置为Priority 2，表示该中断的优先级为2。 ● IRQ06：映射到引脚P000，即该中断信号通过引脚P000触发。
基于AD8436的真均方根-直流（RMS-DC）转换器设计及其应用
08-09
内容概要：本文档详细介绍了Analog Devices公司生产的AD8436真均方根-直流（RMS-to-DC）转换器的技术细节及其应用场景。AD8436由三个独立模块构成：轨到轨FET输入放大器、高动态范围均方根计算内核和精密轨到轨输出放大器。该器件不仅体积小巧、功耗低，而且具有广泛的输入电压范围和快速响应特性。文档涵盖了AD8436的工作原理、配置选项、外部组件选择（如电容）、增益调节、单电源供电、电流互感器配置、接地故障检测、三相电源监测等方面的内容。此外，还特别强调了PCB设计注意事项和误差源分析，旨在帮助工程师更好地理解和应用这款高性能的RMS-DC转换器。 适合人群：从事模拟电路设计的专业工程师和技术人员，尤其是那些需要精确测量交流电信号均方根值的应用开发者。 使用场景及目标：①用于工业自动化、医疗设备、电力监控等领域，实现对交流电压或电流的精准测量；②适用于手持式数字万用表及其他便携式仪器仪表，提供高效的单电源解决方案；③在电流互感器配置中，用于检测微小的电流变化，保障电气安全；④应用于三相电力系统监控，优化建立时间和转换精度。 其他说明：为了确保最佳性能，文档推荐使用高质量的电容器件，并给出了详细的PCB布局指导。同时提醒用户关注电介质吸收和泄漏电流等因素对测量准确性的影响。
RA4M2-MINI开发(5)-GPIO输入检测
08-09
RA4M2_MINI开发(5)----GPIO输入检测 优快云文字教程：https://coremaker.blog.youkuaiyun.com/article/details/149826725 B站教学视频：https://www.bilibili.com/video/BV1CPgazKEWT/ 概述 本篇文章主要介绍如何使用e2studio对瑞萨单片机进行GPIO输入检测。 硬件准备 首先需要准备一个开发板，这里我准备的是自己绘制的开发板，需要的可以进行申请。 主控为R7FA4M2AD3CFL
卷积-长短期记忆网络（CNN-LSTM）实现数据分类预测的matlab代码（2019A及以上版本）
最新发布
08-09
内容概要：本文介绍了利用卷积-长短期记忆网络（CNN-LSTM）进行数据分类预测的方法及其MATLAB代码实现。首先阐述了CNN和LSTM这两种深度学习网络的基本概念以及它们各自的优势，接着详细讲解了如何用MATLAB 2019A及以上版本编写代码完成从数据预处理到模型构建、训练直至最终测试评估的一系列流程。文中提供了具体的代码片段作为指导，帮助读者更好地理解和掌握这一先进的机器学习技术。 适合人群：对深度学习感兴趣的研究人员和技术爱好者，尤其是那些希望深入了解CNN-LSTM架构并在MATLAB环境中实践相关项目的个体。 使用场景及目标：适用于需要处理具有时空特性数据的应用场合，比如视频动作识别、自然语言处理等领域。通过本篇文章的学习，读者能够学会如何运用CNN提取图像特征，借助LSTM捕捉时间序列信息，从而提升数据分类预测的效果。 其他说明：为了确保最佳效果，请确保使用的MATLAB版本不低于2019A，并熟悉基本的MATLAB编程技巧。此外，在实际操作前还需准备好相应的数据集用于实验验证。
Deeplearning4j 视频教程链接有哪些
05-28
2. Udemy 上的 "Deep Learning with Deeplearning4j" 课程：https://www.udemy.com/course/deep-learning-with-deeplearning4j/ 3. Deeplearning4j 官方 YouTube 频道：...
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