吴恩达深度学习课程第二课-改善深层神经网络

场景描述：520，属于中国的网络情人节。据新闻报道，各地婚姻登记处今天又迎来了一个高峰日。超神经在这个特别的日子，特地为大家奉上两对计算机大神的唯美爱情故事。2014 年 5 月，吴恩达加入百度，担任百度公司首席科学家，这一度成为当时圈内的爆炸性事件。20

针对识别图片中的文本信息识别，分为文本区域检测，之后是将文本区域的字符分割，分割以后开始进行字符识别。滑动窗口是用来定位文字位置、行人位置等。使用滑动窗口的方案，得到分割点，得到分割后的字符。在人脸识别的过程中，也是有这样的步骤。进行每个模块的100%手工

序列模型广泛应用于语音识别，音乐生成，情感分析，DNA序列分析，机器翻译，视频行为识别，命名实体识别等众多领域。单词是无法直接输入到网络中，所以必须转成数子，用数字来表示单词。方法是将数据集中出现次数最多的10000个单词，然后用one-hot来表示每一个

“人工智能是新电力”这个比喻指的是什么？A.人工智能为我们的家庭和办公室的个人设备供电，类似于电力。D.与100年前开始的电力类似，人工智能正在改变多个行业。用于猫识别的图像是“结构化”数据的一个例子，因为它在计算机中表示为结构化的数组。人口数据集包含不同

机器学习已然成为无数重要应用的基石——如今，在网络搜索、垃圾邮件检测、语音识别以及产品推荐等领域，你都能够发现它的身影。如果你或你的团队正在研发一款机器学习相关应用，并期待取得较快进展，那么这本书将会是你的得力助手。众多的机器学习问题会留下一些线索，告诉你

终于，我们开启了 2020 年的进度条，在新的一年里 AI 领域将会有怎样的发展？我们需要听听各位学界大牛的预测。Coursera 联合创始人、斯坦福大学副教授吴恩达创办的 deeplearning.ai 刚刚发布了最新一期文章，其中不仅有周志华、Yann

还有几天，我们就要和2019年说再见了。今年是AI从梦想变为现实的一年，从NLP到自动驾驶，从人脸识别到数据模拟，有哪些技术突破面世，又遭遇了哪些新的困难？吴恩达的Deeplearning.ai梳理了今年AI最重要领域内的六大标志性事件和趋势。戳右边链接上

本文为吴恩达团队对2019年AI大势的盘点。还有几天，我们就要和2019年说再见了。今年是AI从梦想变为现实的一年，从NLP到自动驾驶，从人脸识别到数据模拟，有哪些技术突破面世，又遭遇了哪些新的困难？吴恩达的Deeplearning.ai梳理了今年AI最重

还有几天，我们就要和2019年说再见了。今年是AI从梦想变为现实的一年，从NLP到自动驾驶，从人脸识别到数据模拟，有哪些技术突破面世，又遭遇了哪些新的困难？吴恩达的Deeplearning.ai梳理了今年AI最重要领域内的六大标志性事件和趋势。2019年已

是什么让数据科学成为一个性感的行业？当把海量数据注入到新兴行业中，并随之而涌现的大量令人兴奋的新技术。如今，数据科学不再是纯抽象领域的代名词，而是随处可见。从大型产业到学术研究，无不体现出社会对该专业领域知识需求的增长。Statista公司发布的一份报告显

Coursera 又有 TensorFlow 专项课程了，这回的主要内容放在了 TensorFlow.js、TensorFlow Lite 等 web 或移动端的使用。大家都很熟悉吴恩达了。他开设的 Coursera 机器学习课程可以说是很多初学者的「白月

近日，2020 年度 IEEE 冯诺伊曼奖项结果正式公布。机器学习泰斗 Michael Jordan 摘得本年度奖项，获奖理由为「对机器学习和数据科学的重大贡献」。此外，IEEE 创始者奖章、 Jack S. Kilby 信号处理奖章等多项荣誉也已一并颁布

纽约大学心理学与认知科学教授、畅销书作家加里·马库斯认为，在关于AI研究的新闻报道中，过度的宣传和错误的信息将导致AI寒冬再来。而问题不仅出在媒体，研究人员和AI领军人物持默许态度甚至煽风点火。你认同马库斯的观点吗？来 新智元AI朋友圈 和行业大咖讨论吧～

本文整理了深度学习基础、卷积网络和循环网络的学习笔记，附下载哦~[ 导读 ]吴恩达在推特上展示了一份由 TessFerrandez 完成的深度学习专项课程信息图，这套信息图优美地记录了深度学习课程的知识与亮点。因此它不仅仅适合初学者了解深度学习，还适合机器

前几天，人工智能和机器学习专家吴恩达发了一封公开信，宣布将在Coursera 上面发布新的深度学习课程 deeplearning.ai。这些课程将会帮助你掌握深度学习相关知识，并将其投入实际应用中，帮助你在AI领域有所建树。但在接下来的几年中，各种规模和所

Chapter 2 - 单变量线性回归定义单变量数据集或假设函数的特征值只有一个线性回归求解回归问题的方程是线性方程模型建立假设函数以下图所示的训练集为例：。在不断调整$θ$组合后，找到使得总误差最小的那个θ组合。再次，算出平方和后的式子乘以$\frac{

聚类之前的课程中我们学习的都是监督学习相关的算法，现在来开始看非监督学习。非监督学习相对于监督非学习来看，其使用的是未标记的训练集而监督学习的是标记的训练集。其中一种可能的结构是，所有的数据可以大致地划分成两组，这种划分的算法称为聚类算法。在很多场景下我们

导读：6月26日，据The Verge等多家外媒报道，吴恩达的自动驾驶创业公司Drive.ai已确认出售给苹果，具体价格不详。苹果公司确认，目前已收购了吴恩达创建的位于加利福尼亚的自动驾驶公司Drive.ai。苹果已雇佣了数十名Drive.ai工程师加入P

直观感受反向传播的概念上篇文章讲述了神经网络的反向传播算法的基本概念，现在来详细的对此算法进行一些讲解。回忆一下神经网络的代价函数：。直观的说，$\delta_j^$项表示在第l层中第j个单元的误差。更正式的说，$\delta$的值实际上是代价函数的导数。

曾经估值两个亿美元，吴恩达夫妇亲自站台，风极一时的无人车创业公司Drive.ai轰然倒塌。本月20日，总部位于加州山景城的 Drive.ai 公司被证实已经向一家州政府机构递交了通知，表明即将关闭，并解雇了包括CEO在内的90名员工。6月25日晚9点，苹果

6月25日，一份文件显示，吴恩达背书的无人驾驶项目Drive.ai将于本周五关闭。与此同时，苹果对Drive.ai完成收购。25日，一份提交给加州就业发展局的公开文件显示，无人驾驶初创公司Drive.ai将于本周五关闭办公室，并遣散90名员工。收购金额未公

对于绝大多数的机器学习研究者而言，吴恩达是肯定不陌生的。很多人是通过他讲授的机器学习公开课入门机器学习，NG也一直致力于公共教育事业，是在线教育平台Coursera的联合创始人，推出了很多在线课程及书籍。

过去一年，搜索引擎，或者扩大至互联网行业，最热门的话题无疑是人工智能。过去 10 几年，SEO技术和方法其实没什么大变化，这些年来我第一次觉得，不久的将来，SEO将被人工智能彻底改变。上篇关于用户访问数据是否影响排名的帖子里提到，到目前为止，搜索引擎工程师

一年之后，这位作者又火力全开，针锋相对。这次他将AI圈比作一个“马戏团”，除了调侃吴恩达，吐槽OpenAI，Diss特斯拉，还通过各种隐喻、反讽评选出了他心中的2019年最大“小丑”的年度候选人之一：麻省理工学院的网红研究员 Lex Fridman。

初始化对深度神经网络的收敛有重要影响。优秀的初始化模式可以加速训练，但是需要小心操作以避免常见的陷阱。deeplearning.ai 最新上线了 AI Notes 栏目，以长文的形式作为《深度学习专项课程》的补充。其具备交互式的 demo，有助于读者轻松掌

责编 | Jane出品 | AI科技大本营2018 年秋季，吴恩达教授在斯坦福新开了一门 CS230《深度学习》课程，近期，该课程的视频已经上传到网络上，AI科技大本营必须要把这份新鲜出炉的学习课程分享给大家，营长敲黑板啦：”是谁的小眼睛还没看过来“？还记

在近日举办的 CES 大会上，人工智能领域知名科学家、Landing.ai 创始人兼 CEO 吴恩达与 LG总裁兼 CTO IP. Park 在拉斯维加斯签署了战略合作伙伴关系的协议。该合作将侧重于人工智能领域的开发，以进一步提高 LG 的产品竞争力，从而

迁移学习到底有哪些优点，能够成为现在机器学习算法的新焦点？本文将通过与深度学习进行对比，让大家在应用层面了解迁移学习的原理及其优势。深度学习在许多很难用其它方法解决的问题上取得了长足的进步。深度学习的成功归功于它与传统的机器学习的几个关键不同点，这使得它在

本文约3500字，建议阅读10分钟。今年8月份，吴恩达在自己的推特上发布了一个问题，称自己因为Landing.ai的项目到访很多国家，和非常多的CEO交流过他们的AI策略，想基于此发布一个报告，因此也向大家征集最想了解的问题。而吴恩达也高效率的兑现了自己的

近期，吴恩达做客播客节目 Greymatter 探讨了自动化、智能化将会在各个领域如何发展，以及机器学习和人工智能的未来。当然，作为前百度首席科学家，吴恩达还提到了他曾做出的功绩。离开百度后，吴恩达选择了自己创业，陆续创立了三个人工智能项目：Deeplea

继今年 2 月 Deep Learning Specialization 最后一课上线之后，吴恩达又捡起了之前荒废已久的项目—— Machine Learning Yearning。这本书此前已经出到了第 14 章，不过因为 Deep Learning S

今天，吴恩达的深度学习系列课程最后一课上线了！去年6月，吴恩达宣布deeplearning.ai创业项目，8月，该项目揭晓：一套由5门课组成的深度学习系列课程——Deep Learning Specialization，旨在推广普及深度学习知识。前3门课程

吴恩达的第三个创业项目正式公布了——AIFund ，顾名思义，是一只专注AI领域的投资基金。自离职百度后，吴恩达宣布要做的三个AI 项目已经一一亮相。在外媒Techcrunch的报道中，吴恩达表示，开公司这件事儿，速度是关键。2017年3月，吴恩达从百度辞

之前，我们推送了由sky2learn整理的15大深度学习课程。这次，我们整理了15个必看的机器学习课程。这些课程内容包括决策树，朴素贝叶斯，逻辑回归，神经网络和深度学习，估计，贝叶斯学习，支持向量机和核方法，聚类，无监督学习，提升算法，强化学习和学习理论。

本文约2800字，建议阅读8分钟。本文将介绍了在中国人工智能峰会上吴恩达对企业、政府、大学AI发展得棘手问题做出回答。9月6日，2018中国人工智能峰会在南京国际博览会议中心召开。斯坦福客座教授吴恩达以Landng.ai创始人、CEO的身份出席了峰会，并在

美国时间12月14日，人工智能领域知名科学家吴恩达宣布创立AI公司Landing.ai，并出任公司首席执行官。作为前百度首席科学家、斯坦福大学副教授的吴恩达，在离开百度九个月后，吴恩达的AI创业之路也逐步开始实施。这是继今年6月23日推出人工智能在线课程平

马斯克的意思是，做到这个动作，对机器人来说不算什么，用不了几年，我们就需要放慢镜头才能看清它在做啥了。然而，如果对阵的机器人换成装备这只机械臂后的Atlas，其关注的热度以及对人类命运的隐喻程度，无疑都要超过AlphaGo大战李世石、柯洁。特别是2016年

原来中标的是网易云课堂！不过，这门课程上线一周之后，已经有网友将所有视频搬运至B站。随后，B站上的视频被网友举报，并全部下架，这件事情在开发者社区一度引起很大的争议。如今，网易云课堂的标语都贴出来了，各家也不用再争抢了，尘埃落定。今日上午，AI科技大本营记

本文约2200字，建议阅读8分钟。本文为你介绍吴恩达新书中的7个使用建议，致力于讲明白机器学习算法是怎样工作的，以及如何构建一个机器学习项目。人工智能、机器学习和深度学习这些概念在飞速发展同时促使着工业界发生转变。吴恩达是这个领域的领军人物之一，他是Cou

过去2年，我一直积极专注于深度学习领域。我对深度学习的兴趣始于2015年初，那个时候Google刚刚开源Tensorflow。我根据Tensorflow的文档快速地尝试了几个例程，当时的感觉是深度学习并不简单。部分原因是因为深度学习的框架很新，也需要更好的

相信吴恩达公布新项目之一——在线课程已经刷遍朋友圈了，顺带的，连他的生平背景也顺便给缕了一个遍了，AI科技大本营就不凑这个热闹了。不过，本着一丝不苟出产干货的原则，今天，我们要来扒一扒，这个课程到底肿么样？因为吴恩达课程的第四、第五门，也就是 CNN 和

现如今，在火爆的人工智能领域，面临的最窘迫的问题是越来越庞大的产业规模和国家每年约500万的相关人才需求的矛盾。然而，目前国内开设人工智能专业的高校不多，学科建设不完善，相当多的开发者是跨界入门，需要自学大量知识并在实践中摸索。面对网络讯息碎片化，培训班种

不需要 ML/DL 基础，不需要深奥数学背景，初学者和软件开发者也能快速掌握 TensorFlow、掌握人工智能应用的开发秘诀。以前，吴恩达的机器学习课程和深度学习课程会介绍很多概念与知识，虽然也会有动手实验，但它们主要是为了帮助理解。在这一份 Cours

在这一篇文章中，Niklas Donges 从六个基本概念总结了吴恩达 Machine Learning Yearning 整本书的精髓，这六个概念能引导我们快速迭代和更新 ML 系统。《机器学习训练秘籍》这本书讲的是如何构建机器学习项目的开发流程。大多数

机器之心报道，参与：泽南、张倩、李亚洲。CEO 们应该如何借助 AI 对自己的企业进行转型？吴恩达在今年 8 月份时曾发布 Twitter 表示在与众多 CEO 交流过后，将会发布一个面向公司管理层的报告介绍 AI 产业转型。作为斯坦福大学的教授，在线课程

选自 VentureBeat，作者：KYLE WIGGERS，机器之心编译。今年 2 月份，吴恩达的 Coursera 课程 deeplearning.ai 的第五课最终开课，也标志着该系列课程的结课。人们都在期待这位人工智能先驱能够推出更多课程，在 7

机器之心报道，作者：李泽南。在公司成立并宣布与富士康进行合作仅 7 个月后，今天 Landing.ai 又在湖南长沙宣布签下第二个大单：与国内装备制造企业中联重科达成战略合作。这份协议的签订标志着中联重科进入人工智能技术领域，成为国内首家 AI 农业装备制

刚刚离开人世，享年 68 岁。今天，在计算机科学领域，我们再次听到了一个让人悲恸的消息。4 月 23 日，人工智能学科创始研究者之一、斯坦福大学计算机科学系 Kumagai 教授 Nils J. Nilsson 逝世，享年 86 岁。2011 年，Nils

近日由吴恩达与 Kian Katanforoosh 指导的 CS230课程已经结束并放出了课程资料。这一门课程结合 Coursera 课外教学与课内教学展示了深度学习的基本概念与完整结构，机器之心简要介绍了该课程及基本内容。该课程将以开放式的最终项目结束，