Coursera专项课程Deep Learning联合翻译声明
项目信息
大家好，我们是Coursera全球翻译社区(Coursera Global Translator Community，以下简写为GTC)的部分组织成员。目前我们正在进行 Deep Learning 专项课程（一）Neural Networks and Deep Learning 的中文字幕制作，Coursera上的该专项课程由 deeplearning.ai 提供。
开源说明
由于 GTC 在正式开始此翻译项目前，已经有热心人员制作了部分视频的外挂srt字幕，为了尊重他们的劳动成果以及提升翻译的效率，我们决定联合进行翻译来提升字幕的质量。同时我们参考了一些人员的意见，决定将 srt 后缀格式的字幕上传至 github 开源。希望大家能够共同地维护我们的翻译项目，一起为提高翻译质量而努力。翻译人员目前在 Smartling 平台进行中文字幕的制作，在中文字幕正式上线前，如果有需要提前预览字幕的人，可以下载我们提供的外挂字幕文件，仅为预览字幕。
除字幕文件以外，我们计划在 github 仓库提供一些相关的资料下载链接，也欢迎大家在 Issues 给出自己的建议。
翻译说明
GTC 在 Smartling 平台进行的中文翻译，是根据 Coursera 提供的英文字幕进行制作的。目前在 Smartling 平台获得的英文字幕存在着许多问题，而 GTC 并无修改英文字幕权限，因此我们在第一阶段进行的翻译会存在着断句不正确、英文单词错误等问题。翻译人员的信息将不在字幕中显示，而会在某个页面里进行统一统计。字幕翻译是非商业性质的，如果发现有人将字幕下载用于商业用途，请及时向相关部门反应。
欢迎你来帮助我们
由于参加翻译的人员接近饱和，如果有想要提供帮助的用户，可以在github上的 Issues 和 Pull requests 进行相应的操作。 目前我们需要以下方面的帮助和建议：
- 中文翻译方面错误的纠正，请具体说明是在哪一个视频的第几分第几秒，方便审核人员审查改正。
- 英文单词方面的纠正，处理方式如上一条。
- 时间轴的重排调整，需要有字幕制作经验人员的帮助，新字幕文件可以发起 Pull requests。
翻译进度
字幕文件统一在仓库根目录srt文件夹中提供。
管理人员 AcceptedDoge 因为时间原因停止参与项目翻译，字幕审核与更新速度可能会受到一定程度影响。
此处更新的进度未必是最新进度，Smartling进度不会在此公开，一切以内部协作表格为准。
| 编号 | 课程名 | srt进度 |
|---|---|---|
| 第一周 | Introduction to Deep Learning | |
| 01.01 | Welcome | 完成 |
| 01.02 | What is a neural network | 完成 |
| 01.03 | Supervised Learning with Neural Networks | 完成 |
| 01.04 | Why is Deep Learning taking off | 完成 |
| 01.05 | About this Course | 完成 |
| 01.06 | Course Resources | 完成 |
| 01.07 | Geoffrey Hinton interview | 未完成 |
| 第二周 | Neural Networks Basics | |
| 02.01 | Binary Classification | 完成 |
| 02.02 | Logistic Regression | 完成 |
| 02.03 | Logistic Regression Cost Function | 完成 |
| 02.04 | Gradient Descent | 完成 |
| 02.05 | Derivatives | 完成 |
| 02.06 | More Derivative Examples | 完成 |
| 02.07 | Computation graph | 完成 |
| 02.08 | Derivatives with a Computation Graph | 完成 |
| 02.09 | Logistic Regression Gradient Descent | 完成 |
| 02.10 | Gradient Descent on m Examples | 完成 |
| 02.11 | Vectorization | 完成 |
| 02.12 | More Examples of Vectorization | 完成 |
| 02.13 | Vectorizing Logistic Regression | 完成 |
| 02.14 | Vectorizing Logistic Regression's Gradient Output | 完成 |
| 02.15 | Broadcasting in Python | 完成 |
| 02.16 | A note on python/numpy vectors | 完成 |
| 02.17 | Quick tour of Jupyter/iPython Notebooks | 完成 |
| 02.18 | Explanation of logistic regression cost function (optional) | 完成 |
| 02.19 | Pieter Abbeel interview | 完成 |
| 第三周 | Shallow neural networks | |
| 03.01 | Neural Networks Overview | 完成 |
| 03.02 | Neural Network Representation | 完成 |
| 03.03 | Computing a Neural Network's Output | 完成 |
| 03.06 | Activation functions | 完成 |
| 03.09 | Gradient descent for Neural Networks | 完成 |
后续进度更新统一在最下方链接致谢页面thanks给出。
版权声明
我们不提供 Coursera 方面的视频源下载，该专项课程可旁听，所有MP4内容都可由用户自行在 Coursera 进行下载。我们不提倡在未经过授权的情况下，将视频进行二次制作并上传至其它网站。
其它事项
我们将在另外一个页面公布参与翻译的人员名单和具体信息。
欢迎查看GTC翻译与项目信息。
（此页面维护人员 @AcceptedDoge）