在学习完Andrew Ng的经典课程deeplearning.ai之后，再接再厉，开始学习TensorFlow的征程。

之前deeplearnig.ai学习过程中，我不断将笔记通过博客发布（deeplearning.ai深度学习笔记），现已完结，但较为零散。

部门内供大家使用的maven私服，下载构件的速度越来越慢了，很多同事频繁反映打个包光下载构件就要一个小时，苦不堪言。

经过两个月的努力，终于将吴恩达的深度学习入门课程学完了。算是入门深度学习了，但师傅领进门，修行看个人。下面谈一谈我的学习总结。

本周是deeplearning.ai系列的最后一节课，以机器翻译为例，介绍了seq2seq模型，扩展分析了beam search、bleu score和attention model。最后简要介绍了语音识别和触发词检测。

本周从语言模型引入了词嵌入，并介绍了常用的词嵌入算法：Word2vec和GloVe；以及应用案例：情感分类和消除偏见。