【中英双语】吴恩达深度学习专项第一课：从零构建神经网络

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合集 · 吴恩达公开课 (22)

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Parts

  1. P1 · [中文] 01 欢迎与课程导览
  2. P2 · [中文] 02 什么是神经网络
  3. P3 · [中文] 03 神经网络里的监督学习
  4. P4 · [中文] 04 为什么深度学习突然火了
  5. P5 · [中文] 05 本课你会学到什么
  6. P6 · [中文] 06 专访 Geoffrey Hinton
  7. P7 · [中文] 07 二分类问题
  8. P8 · [中文] 08 逻辑回归
  9. P9 · [中文] 09 逻辑回归损失函数
  10. P10 · [中文] 10 梯度下降
  11. P11 · [中文] 11 导数
  12. P12 · [中文] 12 更多导数例子
  13. P13 · [中文] 13 计算图
  14. P14 · [中文] 14 用计算图求导
  15. P15 · [中文] 15 逻辑回归的梯度下降
  16. P16 · [中文] 16 m个样本上的梯度下降
  17. P17 · [中文] 17 向量化
  18. P18 · [中文] 18 更多向量化例子
  19. P19 · [中文] 19 向量化逻辑回归
  20. P20 · [中文] 20 向量化逻辑回归的梯度
  21. P21 · [中文] 21 Python广播机制
  22. P22 · [中文] 22 NumPy向量使用注意
  23. P23 · [中文] 23 Jupyter Notebook速览
  24. P24 · [中文] 24 逻辑回归损失说明（可选）
  25. P25 · [中文] 25 专访 Pieter Abbeel
  26. P26 · [中文] 26 神经网络概览
  27. P27 · [中文] 27 神经网络的表示
  28. P28 · [中文] 28 计算神经网络的输出
  29. P29 · [中文] 29 多样本向量化
  30. P30 · [中文] 30 向量化实现讲解
  31. P31 · [中文] 31 激活函数
  32. P32 · [中文] 32 为什么需要非线性激活
  33. P33 · [中文] 33 激活函数的导数
  34. P34 · [中文] 34 神经网络的梯度下降
  35. P35 · [中文] 35 反向传播直觉（可选）
  36. P36 · [中文] 36 随机初始化
  37. P37 · [中文] 37 专访 Ian Goodfellow
  38. P38 · [中文] 38 深层L层神经网络
  39. P39 · [中文] 39 深层网络的前向传播
  40. P40 · [中文] 40 把矩阵维度搞对
  41. P41 · [中文] 41 为什么深度表示有效
  42. P42 · [中文] 42 深度网络的构建模块
  43. P43 · [中文] 43 前向与反向传播
  44. P44 · [中文] 44 参数 vs 超参数
  45. P45 · [中文] 45 这和大脑有什么关系
  46. P46 · [英文] 01 欢迎与课程导览
  47. P47 · [英文] 02 什么是神经网络
  48. P48 · [英文] 03 神经网络里的监督学习
  49. P49 · [英文] 04 为什么深度学习突然火了
  50. P50 · [英文] 05 本课你会学到什么
  51. P51 · [英文] 06 专访 Geoffrey Hinton
  52. P52 · [英文] 07 二分类问题
  53. P53 · [英文] 08 逻辑回归
  54. P54 · [英文] 09 逻辑回归损失函数
  55. P55 · [英文] 10 梯度下降
  56. P56 · [英文] 11 导数
  57. P57 · [英文] 12 更多导数例子
  58. P58 · [英文] 13 计算图
  59. P59 · [英文] 14 用计算图求导
  60. P60 · [英文] 15 逻辑回归的梯度下降
  61. P61 · [英文] 16 m个样本上的梯度下降
  62. P62 · [英文] 17 向量化
  63. P63 · [英文] 18 更多向量化例子
  64. P64 · [英文] 19 向量化逻辑回归
  65. P65 · [英文] 20 向量化逻辑回归的梯度
  66. P66 · [英文] 21 Python广播机制
  67. P67 · [英文] 22 NumPy向量使用注意
  68. P68 · [英文] 23 Jupyter Notebook速览
  69. P69 · [英文] 24 逻辑回归损失说明（可选）
  70. P70 · [英文] 25 专访 Pieter Abbeel
  71. P71 · [英文] 26 神经网络概览
  72. P72 · [英文] 27 神经网络的表示
  73. P73 · [英文] 28 计算神经网络的输出
  74. P74 · [英文] 29 多样本向量化
  75. P75 · [英文] 30 向量化实现讲解
  76. P76 · [英文] 31 激活函数
  77. P77 · [英文] 32 为什么需要非线性激活
  78. P78 · [英文] 33 激活函数的导数
  79. P79 · [英文] 34 神经网络的梯度下降
  80. P80 · [英文] 35 反向传播直觉（可选）
  81. P81 · [英文] 36 随机初始化
  82. P82 · [英文] 37 专访 Ian Goodfellow
  83. P83 · [英文] 38 深层L层神经网络
  84. P84 · [英文] 39 深层网络的前向传播
  85. P85 · [英文] 40 把矩阵维度搞对
  86. P86 · [英文] 41 为什么深度表示有效
  87. P87 · [英文] 42 深度网络的构建模块
  88. P88 · [英文] 43 前向与反向传播
  89. P89 · [英文] 44 参数 vs 超参数
  90. P90 · [英文] 45 这和大脑有什么关系
Description 
吴恩达深度学习专项①《神经网络与深度学习》完整课｜中英双语可切换

📌 本期看点
· 从「什么是神经网络」到深层网络：逻辑回归 → 浅层 NN → 深层 NN 一条线讲透
· 向量化、激活函数、反向传播直觉，配合 Hinton / Goodfellow 等访谈拓展视野
· 真中文配音 + 英文原声双轨，不是只有双语字幕的搬运版

🧭 观看指南
共 45 讲。P1–P45 为中文配音版，P46–P90 为英文原声版，可按需切换。
本课为深度学习专项第一门；后续②调参优化 ③项目策略 ④CNN ⑤序列模型将持续更新。

🎯 适合人群
零基础想进 AI、转码自学、计算机相关专业想系统补神经网络基础的同学。

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