黄海广博士和同学将吴恩达老师深度学习视频课程做了完整的笔记，笔记pdf放在github上，下载后可以打印。笔记基于课程视频和字幕制作。感谢吴恩达老师为广大爱好者提供如此实用的教程！

目前仅在Github渠道，累计下载超过了100万次！

本次更新：很多同学说看不懂公式，我增加了数学基础作为附件放在笔记里，供查阅。

课程视频：

https://www.bilibili.com/video/BV16r4y1Y7jv

笔记可以作为大学本科、硕士、博士的辅助教材。请不要用于商业用途。

同学们可以自由打印。 深度 笔记pdf一共799页，建议去网上找打印店（5分钱双面的很多）。

笔记打印效果图(现在比这个还厚了，希望有心理准备)

Github 地址：

• 1.吴恩达老师的深度学习课程笔记及资源（star 数量：14.3k+）https://github.com/fengdu78/deeplearning_ai_books

笔记pdf下载建议用百度云：

https://pan.baidu.com/s/1EIu04R_Pn7shXk1DGo4QyQ?pwd=43s2

提取码：43s2

若链接失效，可以在公众号回复“吴恩达深度学习”获取网址下载。

吴恩达深度学习课程，是公认的最优秀的深度学习课程之一，目前没有教材，只有视频，本文提供完整笔记下载，这本笔记非常适合和深度学习入门。0.导语黄海广博士和同学将吴恩达老师深度学习视频课程做了... 这些课程专为已有一定基础（基本的编程知识，熟悉 Python 、对 机器学习 有基本了解）， 想要尝试进入 人工智能 领域的计算机专业人士准备。介绍显示：“ 深度学习 是科技业最热门 的技能之一，本课程将帮你掌握 深度学习 。” 在这5堂课中，学生将可以学习到 深度学习 的基础，学会构建神经网络，并用在包括吴 恩达本人在内的多位业界顶尖专家指导下创建自己的 机器学习 项目。Deep Learning Specialization对卷积神经网络 (CNN)、递归神经网络 (RNN)、长短期记忆 (LSTM) 等深度学 习常用的网络结构、工具和知识都有涉及。 课程中也会有很多实操项目，帮助学生更好地应用自己学到的 深度学习 技术，解决真实 世界问题。这些项目将涵盖医疗、自动驾驶、和自然语言处理等时髦领域，以及音乐生成等 等。Coursera上有一些特定方向和知识的资料，但一直没有比较全面、深入浅出的 深度学习 课程——《 深度学习 专业》的推出补上了这一空缺。 课程的语言是 Python ，使用的框架是Google开源的TensorFlow。最吸引人之处在于， 课程导师就是 吴恩达 本人，两名助教均来自斯坦福计算机系。完成课程所需时间根据不同的 学习进度，大约需要3-4个月左右。学生结课后，Coursera将授予他们Deep Learning Specialization结业证书。 “我们将帮助你掌握 深度学习 ，理解如何应用 深度学习 ，在 人工智能 业界开启你的职业 生涯。” 吴恩达 在课程 页 面中提到。 本人黄海广博士，以前写过 吴恩达 老师的 机器学习 个人 笔记 。有朋友报名了课程，下载 了这次课程的视频给大家分享。Coursera的字幕不全，同学们在学习上感觉非常不方便，因 此我找志同道合的朋友翻译和整理字幕，中英文字幕来自于由我和曹骁威同学组织爱好者翻 译，希望对大家有所帮助。（备注：自网易公开课翻译 深度学习 课程后，我们不再翻译） 目前我正在组织团队整理中文 笔记 ，由热心的朋友无偿帮忙制作整理，并持续更新。我 们的团队的劳动致力于AI在国内的推广，不会损害Coursera以及 吴恩达 老师的商业利益。 本人水平有限，如有公式、算法错误，请及时指出，发邮件给我，也可以加我qq。