資源 | 吳恩達斯坦福CS230深度學習課程全套資料放出（附下載）

摘要： 在人工智能領域，深度學習的重要性不言而喻。各大高校紛紛推出具備本身特點的課程，斯坦福大學也不例外。 在deeplearning.ai深度學習專項課程以後，吳恩達在斯坦福又開了一門學分課，這門課涉及到深度學習的基礎知識、神經網絡構建，以及如何完成一個成功的機器學習項目。

在人工智能領域，深度學習的重要性不言而喻。各大高校紛紛推出具備本身特點的課程，斯坦福大學也不例外。

在deeplearning.ai深度學習專項課程以後，吳恩達在斯坦福又開了一門學分課，這門課涉及到深度學習的基礎知識、神經網絡構建，以及如何完成一個成功的機器學習項目。具體將涉及卷積網絡，RNNs，LSTM，Adam，Dropout，BatchNorm，Xavier / He初始化等，還提供醫療，自動駕駛，手語閱讀，音樂創做和天然語言處理等多領域的案例研究。

學習這門課程，不但要去掌握理論，還要了解在工業中的應用，尤爲是擁有在Python和TensorFlow中實踐想法的能力。

課程助教

 

預備知識

學生應具有如下背景：

• 具有基本的計算機科學原理和技能，足以編寫合理而非瑣碎的計算機程序

• 熟悉機率論（CS 109或者STATS 116）

• 熟悉線性代數（Math 104，Math 113，或者CS205）

做業提交

在這門課程中，學員可以使用Coursera平臺作小測驗和完成編程做業。每一項測驗和編程做業均可以直接從線上提交，而後自動評分。s.課程強烈鼓勵學生組成學習小組。學生能夠分組討論和完成編程做業和測驗。然而，每一個學生必須獨立地寫下解決方案，而不參考聯合討論的筆記。換句話說，每一個學生都必須很好地理解這個解決方案，以便本身從新構建它。此外，每一個學生都應該提交本身的代碼，並說起與他/她合做的任何人。

資料下載

這門課的全套PPT和學生project、poster都已經上線啦！文摘菌已經幫你們下載好了，在大數據文摘公衆號後臺對話框內回覆「CS230」便可下載全套資料哦！