Coleção de notas Andrew NG
Este é o primeiro curso da profunda especialização de aprendizagem em Coursera, moderada pelo Deeplearning.ai. O curso é ministrado por Andrew Ng.
Andrew Ng Machine Learning Notebooks: Leitura
Notas de especialização de aprendizado profundo em um pdf: leitura
| Sr não | Leitura do artigo |
|---|
| 1. | Aprendizagem profunda da rede neural |
| 2. | Melhorando a rede de aprendizado profundo |
| 3. | Estrutura dos projetos de ML |
| 4. | Rede neural de convoluções |
| 5. | Modelos de sequência |
| Sr. não | Link de palestra MOOC |
|---|
| 1. | Aprendizado de máquina por Andrew-NG |
| Deep Learning Series |
| 1. | Rede neural e aprendizado profundo |
| 2. | Melhorando redes neurais profundas: ajuste de hiperparâmetro, regularização e otimização |
| 3. | Estruturar projetos de aprendizado de máquina |
| 4. | Rede neural de convolução |
| 5. | Modelos de sequência |
| 6. | CS230: Aprendizagem profunda | Outono de 2018 |
1. Aprendizagem profunda da Rede Neural
- Este notas oferece uma breve introdução sobre:
- O que é rede neural? Como é o trabalho?
- Aprendizagem supervisionada usando rede neural
- Design de rede neural superficial
- Rede neural profunda
- Notebooks :
- Semana 1 - Introdução ao aprendizado profundo
- Semana 2 - Basices de redes neurais
- Semana 3 - redes neurais rasas
- Semana4 - Redes neurais profundas
2 Melhorando a rede de aprendizado profundo
- Este notas oferece uma introdução sobre:
- Aspectos práticos da aprendizagem profunda
- Algoritmos de otimização
- Estruturas de ajuste de hiperparâmetro, normalização e programação em lote
- Notebooks :
- Semana 1 - aspectos práticos do aprendizado profundo
- Configurando seu aplicativo de aprendizado de máquina
- Regularizando sua rede neural
- Configurando seu problema de otimização
- Semana 2 - Algoritmos de otimização
- Semana 3 - Ajuste hiperparâmetro, normalização em lote e estruturas de programação
3. Projetos de ML da estrutura
- Nesta notas, você pode aprender sobre como estruturar o projeto de aprendizado de máquina:
- Por que a estrutura de ML?
- Análise de erros
- Notebooks:
- Semana 1 - Introdução à estratégia de ML
- Configurando sua meta
- Comparando com o desempenho em nível humano
- Semana 2 - Estratégia ML (2)
- Análise de erros
- Conjunto de treinamento e dev/teste incompatíveis
- Aprendendo com várias tarefas
- Aprendizado profundo de ponta a ponta
4. Rede neural da Convolução
- Multiplicação da matriz entre imagem e kernel conhecido como operação de convolução
- Nesta notas, você pode aprender sobre a breve arquitetura da CNN:
- Fundamentos de CNNs
- Modelos convolucionais profundos: estudos de caso
- Detecção de objetos
- Aplicações especiais: reconhecimento de rosto e transferência de estilo neural
- Notebooks:
- Semana 1 - Fundamentos de redes neurais convolucionais
- Semana 2 - Modelos convolucionais profundos: estudos de caso
- Papéis para leitura:
- Classificação ImageNet com profundas redes neurais convolucionais
- Redes convolucionais muito profundas para reconhecimento de imagem em larga escala
- Semana 3 - Detecção de objetos
- Papéis para leitura:
- Você só olha uma vez: detecção de objetos em tempo real unificada
- YOLO
- Semana4 - Aplicações especiais: Reconhecimento de Facas e Transferência de Estilo Neural
- Papéis para leitura:
- Deepface ( Notebook )
- FaceNet
- Transferência de estilo neural
5. Modelos de sequência
Obrigado pela leitura .... feliz aprendizado ... !!!
