全球名校AI课程库(5)| Stanford斯坦福 · 深度学习课程『Deep Learning』

简介: 吴恩达与助教在斯坦福开设的深度学习课程,内容覆盖基础知识、各类神经网络、实际应用等排,是很多人的深度学习入门课。
CS230; Deep Learning; 深度学习
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课程介绍

深度学习是AI领域中最受欢迎的技能之一,斯坦福CS230深度学习课程由吴恩达教授和他的助教Kian Katanforoosh讲授。

CS230; Deep Learning; 深度学习

课程内容覆盖:深度学习的基础,理解如何构建神经网络,卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、长短期记忆网络(LSTM)、Adam 优化器、Dropout 方法、BatchNorm 方法、Xavier/He 初始化方法等。

课程也涉及了深度学习在医疗、自动驾驶、手语识别、音乐生成和自然语言处理等领域的应用案例。


前置课程

学生应具有以下背景:

  • 掌握计算机科学基本原理和技能,编程能力达到一个水平足以编写一个相对比较复杂的计算机程序 Python/Numpy (CS106A、CS106B、CS106X)。
  • 熟悉概率理论(CS 109、MATH151 或 STAT116)。
  • 熟悉多变量微积分和线性代数。包括但不限于 MATH51、MATH104、MATH113、CS205、CME100)。


课程速查表 | 【点击链接】

CS230; Machine Learning; 机器学习


课程重点笔记 | 【点击板块】

CS230; Deep Learning; 深度学习


板块编号 笔记链接
板块1 CS230 - 卷积神经网络(CNN)
板块2 CS230 - 循环神经网络(RNN)
板块3 CS230 - 深度学习技巧与经验(DL Tips and Tricks)


课程资料 | 下载

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CS230; Deep Learning; 深度学习
CS230; Deep Learning; 深度学习

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  • 📚 笔记(详细版本、漫画版本、markdown版本)
  • 📚 作业与答案
  • 📚 课件
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全球名校AI课程合辑

作者ShowMeAI内容团队
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