deeplearning.ai 系列课程相关的笔记和参考资料很多，这里就不过多提及。最近，发现有个来自微软的美女作者 Tess Ferrandez 制作并在 SlideShare 上分享了吴恩达深度学习专项课程 28 张精炼图解，可谓是把知识点做了很好的提炼和总结！我们一起来看一下。
1. 深度学习介绍
2. 逻辑回归
3. 浅层神经网络
4. 深层神经网络
5. 设置你的机器学习应用程序
6. 正则化防止过拟合
7. 优化训练
8. 优化算法
9. 超参数调试
10. 构建你的机器学习项目
11. 错误分析
12. 训练 vs 验证/测试 失配
13. 扩展学习
14. 卷积基础
15. Padding
16. 深层 CNN
17. 典型的 CNN 模型
18. 特别网络-ResNet
19. 实用建议
20. 检测算法
21. 人脸识别
22. 神经风格迁移
23. 循环神经网络
24. 更多 RNN 模型
25. NLP-词嵌入
26. 词嵌入详解
27. 序列到序列基本模型
28. 序列到序列
至此，28 张知识点精炼图已总结完毕!
