摘要：第一周 1.1 Why RNN 因为牛逼； 在语言识别，音乐生成，情绪分类，DNA序列分析，机器翻译，视频活动识别，实体命名识别等领域有出色表现 1.2 数学符号 x一个序列，有x1,x2,..., Tx代表长度，词的one-hot表示法 1.3 RNN 标准NN问题： 1）不同case的 输入，输 阅读全文

摘要：第一周 1.1 计算机视觉 C 深度学习令wu兴奋有2点，计算机视觉的发展出现很多新产品应用，及在CV发展过程中产生的新网络结构跟算法，能与其他交叉领域结合应用；他在做speech recognition的时候会从这里找灵感； 介绍了基本任务，图像分类，目标识别，在处理1000*1000*3 像素等 阅读全文

摘要：第一周 深度学习概论 1.1 课程体系 AI 是新电力，对所有领域带来改变，最显著的部分是Deep learning 课程分5个部分 (一) 神经网络跟深度学习 (二) 深度学习提升：超参数调整，正则化，优化 (三) 结构化ML项目（工程化问题）- 相对独立 (四) CNN 构建 (五) NLP: 阅读全文