Welcome to the Deep Learning Nanodegree Foundations Program! In this lesson, you'll meet your instructors, find out about the field of Deep Learning, and learn how to make the most of the resources Udacity provides.

Program Structure

Every week, you can expect to see this content coming up:

每周,我可以预期看见下面的这些内容:

  • Siraj's videos

    • Short introductory video  简短的介绍视频
    • One hour live session       一个小时的直播
  • Additional lesson(s) from Mat & other Udacity experts  来自Mat和其他Udacity专家的其他课程

Then, approximately every four weeks you'll get a project.   大约每4周,将会有一个新的项目

The First Week

Don't worry if you didn't follow some of the terminology we used! Here's a little information for those of you who are interested in finding out more:

  • Scikit-learn

    • An extremely popular Machine Learning library for python.
  • Perceptrons
    • The simplest form of a neural network.
  • Gradient Descent
    • A process by which Machine Learning algorithms learn to improve themselves based on the accuracy of their predictions. You'll learn more about this in upcoming lessons.
  • Backpropagation
    • The process by which neural networks learn how to improve individual parameters. You'll learn all about this in the upcoming lessons.
  • Numpy
    • An extremely popular library for scientific computing in python.
  • Tensorflow
    • One of the most popular python libraries for creating neural networks. It is maintained by Google.

【Deep Learning Nanodegree Foundation笔记】第 1 课:INTRODUCTION Welcome的更多相关文章

  1. 【Deep Learning Nanodegree Foundation笔记】第 10 课:Sentiment Analysis with Andrew Trask

    In this lesson, Andrew Trask, the author of Grokking Deep Learning, will walk you through using neur ...

  2. 【Deep Learning Nanodegree Foundation笔记】第 7 课:NEURAL NETWORKS Intro to Neural Networks

    In this lesson, you'll dive deeper into the intuition behind Logistic Regression and Neural Networks ...

  3. 【Deep Learning Nanodegree Foundation笔记】第 0 课:课程计划

    第一周 机器学习的类型,以及何时使用机器学习 我们将首先简单介绍线性回归和机器学习.这将让你熟悉这些领域的常用术语,你需要了解的技术进展,并了解深度学习在更大的机器学习背景中的位置. 直播:线性回归 ...

  4. 【Deep Learning Nanodegree Foundation笔记】第 5 课:Logistic Regression

    Learn about linear regression and logistic regression models. These simple machine learning models a ...

  5. 【Deep Learning Nanodegree Foundation笔记】第 9 课:Model Evaluation and Validation

    In this lesson, you'll learn some of the basics of training models. You'll learn the power of testin ...

  6. Deep Learning.ai学习笔记_第一门课_神经网络和深度学习

    目录 前言 第一周(深度学习引言) 第二周(神经网络的编程基础) 第三周(浅层神经网络) 第四周(深层神经网络) 前言 目标: 掌握神经网络的基本概念, 学习如何建立神经网络(包含一个深度神经网络), ...

  7. 《Neural Networks and Deep Learning》课程笔记

    Lesson 1 Neural Network and Deep Learning 这篇文章其实是 Coursera 上吴恩达老师的深度学习专业课程的第一门课程的课程笔记. 参考了其他人的笔记继续归纳 ...

  8. Deep Learning.ai学习笔记_第五门课_序列模型

    目录 第一周 循环序列模型 第二周 自然语言处理与词嵌入 第三周 序列模型和注意力机制 第一周 循环序列模型 在进行语音识别时,给定一个输入音频片段X,并要求输出对应的文字记录Y,这个例子中输入和输出 ...

  9. Deep Learning.ai学习笔记_第四门课_卷积神经网络

    目录 第一周 卷积神经网络基础 第二周 深度卷积网络:实例探究 第三周 目标检测 第四周 特殊应用:人脸识别和神经风格转换 第一周 卷积神经网络基础 垂直边缘检测器,通过卷积计算,可以把多维矩阵进行降 ...

随机推荐

  1. C++ Primer 第 5 版 习题参考答案

    从 5 月初 - 8 月 16 日,每天基本都在啃 C++ 的语法.起初直接看C++ Primer 中文版(第 5 版),发现后边的章节看着很吃力.所以就转而看了清华大学郑莉老师和李超老师的视频C++ ...

  2. 提升Java开发效率必看!教你如何在MyEclipse中使用内联搜索

    MyEclipse CI 2019.4.0安装包下载 Inline Search取代传统Eclipse查找和替换对话框,提供更搞笑.更具侵略性的搜索体验——一种不会中断开发工作流程的工具. DevSt ...

  3. DevExpress实现为TextEdit设置水印文字的方法

    设置水印与消除水印 public static void SetWatermark(TextEdit textEdit, string watermark) { textEdit.Properties ...

  4. Python 正则表达式Ⅳ

    repl 参数是一个函数 以下实例中将字符串中的匹配的数字乘以 2: 执行输出结果为: re.compile 函数 compile 函数用于编译正则表达式,生成一个正则表达式( Pattern )对象 ...

  5. 20.包含min函数的栈(python)

    题目描述 定义栈的数据结构,请在该类型中实现一个能够得到栈中所含最小元素的min函数(时间复杂度应为O(1)). # -*- coding:utf-8 -*- class Solution: def ...

  6. ORACLE/SQL用函数进行每年,每月,每周,每日的数据汇总

    15/03/21  用函数进行每年,每月,每周,每日的数据汇总 假设一个销售明细表 sale_detail 含有 国家(country),销售时间(sale_time),销售额(sale_money) ...

  7. UVA 11346 Possibility

    #include<bits/stdc++.h> #include<stdio.h> #include<iostream> #include<cmath> ...

  8. 家谱树 x

    家谱树 [问题描述]     有个人的家族很大,辈分关系很混乱,请你帮整理一下这种关系.     给出每个人的孩子的信息.     输出一个序列,使得每个人的后辈都比那个人后列出. [输入格式]    ...

  9. Jmeter(五)关联之正则表达式提取器

    我们在用Jmeter做接口或者性能测试时,经常会碰到第二个请求提交的的参数要从第一个请求返回的参数中获取,而这些参数值并不是固定的,是动态变化的,这种场景就要用到关联 Jmeter提供了一种叫做正则提 ...

  10. R_Studio读取xls文件

    百度经验 传送门 需要包xlsx 依赖包rjava 需要安装java编译环境 在R Console中执行命令install.packages("rjava"),install.pa ...