1.课程笔记

1）深度学习笔记（1）：神经网络基础
2）深度学习笔记（2）：浅层神经网络
3）深度学习笔记（3）：深层神经网络
4）深度学习笔记（4）：深度学习的实践层面
5）深度学习笔记（5）：优化算法
6）深度学习笔记（6）：超参数调试、Batch正则化和程序框架
7）深度学习笔记（7）：机器学习策略（1）
8）深度学习笔记（8）：机器学习策略（2）
9）深度学习笔记（9）：卷积神经网络基础
10）深度学习笔记（10）：实例研究
11）深度学习笔记（11）：目标检测
12）深度学习笔记（12）：人脸识别和神经风格转换

2.编程作业

1）深度学习练习（1）：Python Basics with Numpy
2）深度学习练习（2）：Logistic Regression with a Neural Network mindset
3）深度学习练习（3）：Planar data classification with one hidden layer
4）深度学习练习（4）：Building your Deep Neural Network: Step by Step（强烈推荐）
5）深度学习练习（5）：Deep Neural Network for Image Classification: Application
6）深度学习练习（6）：Initialization
7）深度学习练习（7）：Regularization
8）深度学习练习（8）：Gradient Checking
9）深度学习练习（9）：Optimization Methods
10）深度学习练习（10）：Convolutional Neural Networks: Step by Step（强烈推荐）
11）深度学习练习（11）：Keras tutorial - the Happy House（推荐）
12）深度学习练习（12）：Residual Networks（注定成为经典）
13）深度学习练习（13）：Autonomous driving - Car detection（YOLO实战）
14）深度学习练习（14）：Face Recognition for the Happy House
15）深度学习练习（15）：Deep Learning & Art: Neural Style Transfer