资源 | 吴恩达斯坦福CS230深度学习课程全套资料放出(附下载)

大数据文摘编辑组出品

在人工智能领域,深度学习的重要性不言而喻。各大高校纷纷推出具有自己特色的课程,斯坦福大学也不例外。

在deeplearning.ai深度学习专项课程之后,吴恩达在斯坦福又开了一门学分课,这门课涉及到深度学习的基础知识、神经网络构建,以及如何完成一个成功的机器学习项目。具体将涉及卷积网络,RNNs,LSTM,Adam,Dropout,BatchNorm,Xavier / He初始化等,还提供医疗,自动驾驶,手语阅读,音乐创作和自然语言处理等多领域的案例研究。

学习这门课程,不但要去掌握理论,还要了解在工业中的应用,尤其是拥有在Python和TensorFlow中实践想法的能力。

课程助教

预备知识

学生应具备以下背景:

  • 具备基本的计算机科学原理和技能,足以编写合理而非琐碎的计算机程序
  • 熟悉概率论(CS 109或者STATS 116)
  • 熟悉线性代数(Math 104,Math 113,或者CS205)

作业提交

在这门课程中,学员能够使用Coursera平台做小测验和完成编程作业。每一项测验和编程作业都可以直接从线上提交,然后自动评分。s.课程强烈鼓励学生组成学习小组。学生可以分组讨论和完成编程作业和测验。然而,每个学生必须独立地写下解决方案,而不参考联合讨论的笔记。换句话说,每个学生都必须很好地理解这个解决方案,以便自己重新构建它。此外,每个学生都应该提交自己的代码,并提及与他/她合作的任何人。

资料下载

这门课的全套PPT和学生project、poster都已经上线啦!文摘菌已经帮大家下载好了,在大数据文摘公众号后台对话框内回复“CS230”即可下载全套资料哦!

后台对话框内回复“CS230”下载课程资料~

课程链接

https://web.stanford.edu/class/cs230/

原文发布于微信公众号 - 大数据文摘(BigDataDigest)

原文发表时间:2018-06-21

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