全球名校AI课程库（5）| Stanford斯坦福 · 深度学习课程『Deep Learning』
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。
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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
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作者：ShowMeAI内容团队
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