Stanford 2018 春季 CS230 (深度學習)課程資料開放，授課老師是吳恩達。

課程介紹

從官網課程介紹，這次課程和去年的課程差別不算太大，仍然包括 CNNs, RNNs, LSTM, Adam, Dropout, BatchNorm, Xavier/He initialization 等深度學習的基本模型，涉及醫療、自動駕駛、手語識別、音樂生成和自然語言處理等領域。除了學習理論，這門課設定的作業會讓你使用 Pyhon 和 TensorFlow 自己動手實踐操作一番。

課程內有 TensorFlow 和 PyTorch 簡明教程，沒有基礎的可以同步學一下。

這裡肯定少不了原始碼了，附上 連結

遺憾的是沒有視訊，只有課件。

課程計劃

一共五大節課，如下：

• C1 : Neural Networks and Deep Learning
• C2 : Improving Deep Neural Networks
• C3 : Strategy for Machine Learning Projects
• C4 : Convolutional Neural Networks
• C5 : Sequence Models

第一課

主要介紹一下深度學習介紹和神經網路基礎。

第二課

主要介紹深度學習的一些方法：BP(反向傳播)演算法、引數初始化、正則化等等，淺層神經網路和深層神經網路，GAN(生成式對抗網路)，深度學習的應用方面。

第三課

主要介紹t調超參，Batch Normalization 和機器學習策略。

第四課

主要介紹 CNNs (卷積神經網路)和多層卷積模型 ConvNets

第五課

主要講 RNNs ，NLP (自然語言處理)，Word Embedding (詞嵌入)，Seq2Seq 模型，同時涉及深度強化學習。

最後附上官網連結 。

如有需要全部課件，也可郵件聯絡我。