吴恩达在他自己创办的在线教育平台 Coursera 上线了他的人工智能专项课程（Deep Learning Specialization）。此课程广受好评，通过视频讲解、作业与测验等让更多的人对人工智能有了了解与启蒙，国外媒体报道称：吴恩达这次深度学习课程是迄今为止，最全面、系统和容易获取的深度学习课程，堪称普通人的人工智能第一课。
本文列出了吴恩达 deeplearning.ai 专项课程的所有精炼笔记，均是红色石头精心制作的原创内容。该专项课程总共有 5 门课程，分别是：
- 《神经网络与深度学习》
- 《优化神经网络》
- 《构建机器学习项目》
- 《卷积神经网络CNN》
- 《序列模型RNN》
下面是所有课程对应的精炼笔记。（点击标题进入链接！）
deeplearning.ai笔记列表
神经网络与深度学习：
【1】深度学习概述
【2】神经网络基础之逻辑回归
【4】浅层神经网络
【5】深层神经网络
优化神经网络：
【1】深度学习的实用层面
【2】优化算法
构建机器学习项目：
【1】机器学习策略（上）
【2】机器学习策略（下）
卷积神经网络CNN：
【1】卷积神经网络基础
【2】深度卷积模型：案例研究
【3】目标检测
【4】人脸识别与神经风格迁移
序列模型RNN：
【1】循环神经网络（RNN）
【2】NLP和词嵌入
【3】序列模型和注意力机制
