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本文列出了吴恩达deeplearning.ai专项课程的所有精炼笔记，均是红色石头精心制作的原创内容。主要包括：《神经网络与深度学习》、《优化神经网络》、《构建机器学习项目》、《卷积神经网络CNN》、《序列模型RNN》五块内容，总共包含了17篇笔记！
如果你对我的文章和内容有什么想法和建议的话，欢迎在文章底部直接留言或直接在公众号交流，我会尽量及时回复！期待与你的探讨，共同学习，共同进步！
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——AI有道 · 红色石头
精炼笔记列表
神经网络与深度学习：
【1】深度学习概述
【2】神经网络基础之逻辑回归
【4】浅层神经网络
【5】深层神经网络
优化神经网络：
【1】深度学习的实用层面
【2】优化算法
构建机器学习项目：
【1】机器学习策略（上）
【2】机器学习策略（下）
卷积神经网络CNN：
【1】卷积神经网络基础
【2】深度卷积模型：案例研究
【3】目标检测
【4】人脸识别与神经风格迁移
序列模型RNN：
【1】循环神经网络（RNN）
【3】序列模型和注意力机制
最后，附上一波福利！台大林轩田机器学习基石的所有资源：包括视频、PPT、精炼笔记的.md源文件和pdf文件，都放在我的GitHub上，需要的朋友请自行获取！
别忘了star和fork哦～
https://github.com/RedstoneWill/NTU-HsuanTienLin-MachineLearning
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