吴恩达讲了干货满满的一节全新AI课，全程手写板书充满诚意非常干货

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吴恩达讲了干货满满的一节全新AI课，全程手写板书充满诚意非常干货

吴恩达讲了干货满满的一节全新AI课,全程手写板书充满诚意非常干货摘要: 目前,AI技术做出的经济贡献几乎都来自监督学习,也就是学习从A到B,从输入到输出的映射.现在,监督学习.迁移学习.非监督学习.强化学习这四类算法所创造的经济效益是递减的.机器学习依靠结构化数据,比非结构化数据创造了更多的经济效益.AI的范围,比监督学习广泛得多.我认为人们平时所说的AI,其实包含了好几类工具:比如机器学习.图模型.规划算法.知识表示(知识图谱). 人们的关注点集中在机器学习和深度学习,很大程度上是因为其他工…

吴恩达《深度学习》-课后测验-第三门课结构化机器学习项目（Structuring Machine Learning Projects）-Week1 Bird recognition in the city of Peacetopia (case study)( 和平之城中的鸟类识别(案例研究))

Week1 Bird recognition in the city of Peacetopia (case study)( 和平之城中的鸟类识别(案例研究)) 1.Problem Statement This example is adapted from a real production application, but with details disguised to protect confidentiality. (问题陈述:这个例子来源于实际项目,但是为了保护机密性,我们会对细节…

吴恩达《深度学习》-课后测验-第一门课 (Neural Networks and Deep Learning)-Week 3 - Shallow Neural Networks（第三周测验 - 浅层神经网络）

Week 3 Quiz - Shallow Neural Networks(第三周测验 - 浅层神经网络) \1. Which of the following are true? (Check all that apply.) Notice that I only list correct options(以下哪一项是正确的?只列出了正确的答案) [ ]…

吴恩达《深度学习》-课后测验-第一门课 (Neural Networks and Deep Learning)-Week 2 - Neural Network Basics（第二周测验 - 神经网络基础）

Week 2 Quiz - Neural Network Basics(第二周测验 - 神经网络基础) 1. What does a neuron compute?(神经元节点计算什么?) [ ] A neuron computes an activation function followed by a linear function (z = Wx + b)(神经元节点先计算激活函数,再计算线性函数(z = Wx + b)) [ ] A neuron computes a linear f…

吴恩达《深度学习》-课后测验-第一门课 (Neural Networks and Deep Learning)-Week 4 - Key concepts on Deep Neural Networks（第四周测验 – 深层神经网络）

Week 4 Quiz - Key concepts on Deep Neural Networks(第四周测验 – 深层神经网络) \1. What is the "cache" used for in our implementation of forward propagation and backward propagation?(在实现前向传播和反向传播中使用的"cache"是什么?) [ ]It is used to cache the interme…

吴恩达《深度学习》-课后测验-第二门课 (Improving Deep Neural Networks:Hyperparameter tuning, Regularization and Optimization)-Week 1 - Practical aspects of deep learning（第一周测验 - 深度学习的实践）

Week 1 Quiz - Practical aspects of deep learning(第一周测验 - 深度学习的实践) \1. If you have 10,000,000 examples, how would you split the train/dev/test set? (如果你有 10,000,000 个样本,你会如何划分训练/开发/测试集?) [ ]98% train . 1% dev . 1% test(训练集占 98% , 开发集占 1% , 测试集占 1%) 答案…