此部分是结合吴恩达老师深度学习课程基础的代码实现和原理总结，不涉及TensorFlow的使用，只是基础的Python代码实现，同时我会在代码过程中对其中涉及的原理进行简单的总结，笔记只是大概阐述，详细可以参考网络上很对参考笔记。
├─Chapter01 Logistic Regression Neural Networks and Deep Learning
│ ├─Chapter01-1编程作业
│ ├─Chapter01-2编程作业
│ ├─Chapter01-3编程作业
│ ├─Chapter01-4编程作业
│ ├─Chapter01-5编程作业
│ └─笔记AB
├─Chapter02 Improving Deep Neural Networks
│ ├─Chapter02-1编程作业--Initialization
│ ├─Chapter02-2编程作业--Regularization
│ ├─Chapter02-3编程作业--Gradient Checking
│ ├─Chapter02-4编程作业--Optimization
│ ├─Chapter02-5编程作业--TensorFlow
│ └─笔记C
├─Chapter03 Convolution Neural Networks
│ ├─Chapter03-1编程作业--The implement of Layers&Propagation in Numpy
│ ├─特别编程作业之手写数字识别--CNN_Based_on_Numpy
│ ├─Chapter03-2编程作业--Convolutional Neural Networks Use TensorFlow
│ ├─Chapter03-3编程作业--Keras Tutorial-The Happy House(not graded)
│ ├─Chapter03-4编程作业--Residual Networks
│ ├─Chapter03-5编程作业--
│ ├─Chapter03-6编程作业--
│ ├─Chapter03-7编程作业--
│ └─笔记D
End
1.https://github.com/hunkim/DeepLearningZeroToAll