吴恩达深度学习(deeplearning.ai)一到五课全部课后习题

DeepLearning.AI的课程笔记，黄海广版，有助于大家更好的学习课程

自然语言处理 具有分类空间和向量空间的自然语言处理 具有概率模型的自然语言处理 使用序列模型进行自然语言处理 注意模型的自然语言处理 深度学习 神经网络与深度学习 改善深度神经网络:超参数调整,正则化

吴恩达Coursera深度学习课程deeplearning.ai(1-2)神经网络基础--课件

吴恩达Coursera深度学习课程deeplearning.ai(1-4)深层神经网络--课件

本文提供deeplearning.ai出品的正版授权中文版深度学习工程师微专业课程的最新课后作业（1-4周全）的下载资源。通过实践这些作业，你将了解到人工智能现有的应用案例，并掌握构建最先进神经网络模

吴恩达老师深度学习作业，内含所有的数据集，ipython文件

吴恩达deeplearning.ai的深度学习课程详细笔记 这些课程专为已有一定基础（基本的编程知识，熟悉Python、对机器学习有基本了解），想要尝试进入人工智能领域的计算机专业人士准备。介绍显示：

吴恩达深度学习笔记，Deeplearning，好用，课上讲的笔记全部整理出来的。

资源比较完整，在下基本第五课已经快完成了。如果运行时发现文件缺失不是我的问题，这也算是学习的一部分。虽然网上也有人上传文件缺失的资源，但是我个人建议各位自己生成文件（比如训练集数据，函数库），因为可能

吴恩达于2017年讲解的深度学习有关知识的PPT，适合深度学习入门者学习。