原标题：重磅|吴恩达深度学习课程中文字幕版上线网易云课堂，可无限次观看
中文版深度学习课程介绍
据网易官方介绍，网易中文版课程内容和Coursera上完全一样，只是增加了中文字幕。并且这套课程在网易云课堂上是永久免费，可反复观看。值得注意的是这套免费中文版课程没有设置课下练习和检测，所以课程结束后也不会颁发学习证书。有需要证书的同学还是要到Coursera上学习，完成练习，通过检测即可获得。
01神经网络和深度学习
课程时长：4周
课程负载：3小时每周
课程分类：人工智能与数据人工智能IT&互联网
这门课将为你介绍深度学习的基础知识。学完这门课，你将能够：
理解驱动深度学习的主要技术趋势。
能够搭建、训练并且运用全连接的深层神经网络。
了解如何实现高效的（向量化）的神经网络。
理解神经网络架构中的关键参数。
02改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化
课程时长：3周
学完这门课之后，你将会：
理解业界构建深度神经网络应用最有效的做法。
能够高效地使用神经网络通用的技巧，包括初始化、L2和dropout正则化、Batch归一化、梯度检验。
能够实现并应用各种优化算法，例如mini-batch、Momentum、RMSprop和Adam，并检查它们的收敛程度。
理解深度学习时代关于如何构建训练/开发/测试集以及偏差/方差分析最新最有效的方法。
能够用TensorFlow实现一个神经网络。
03结构化机器学习项目
课程时长：2周
在2周的学习之后，你会：
理解如何诊断机器学习系统中的错误
能够优先减小误差最有效的方向
理解复杂ML设定，例如训练/测试集不匹配，比较并/或超过人的表现
知道如何应用端到端学习、迁移学习以及多任务学习
04卷积神经网络
课程时长：待定周
课程负载：待定
通过这门课的学习，你将会：
理解如何搭建一个神经网络，包括最新的变体，例如残余网络。
知道如何将卷积网络应用到视觉检测和识别任务。
知道如何使用神经风格迁移生成艺术。
能够在图像、视频以及其他2D或3D数据上应用这些算法。
05序列模型
理解如何构建并训练循环神经网络（RNN），以及一些广泛应用的变体，例如GRU和LSTM。
能够将序列模型应用到自然语言问题中，包括文字合成。
能够将序列模型应用到音频应用，包括语音识别和音乐合成。
吴恩达的公开信
各位AI的爱好者朋友们，你们好！
我是Andrew，很高兴能在网易云课堂跟大家见面。
我希望可以培养成千上万的人，去使用人工智能解决生活中的实际问题，创建一个人工智能驱动的社会！