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

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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。

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】

课程重点笔记 | 【点击板块】

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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ShowMeAI 对课程资料进行了梳理，整理成这份完备且清晰的资料包：

• 📚 笔记（详细版本、漫画版本、markdown版本）
• 📚 作业与答案
• 📚 课件
• 📚 CS230知识速查表

课程视频 | B站

🌍 B站 | 【双语字幕+资料下载】斯坦福CS230 | 深度学习-吴恩达主讲(2018·完整版)

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作者：ShowMeAI内容团队
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