资源 | 吴恩达斯坦福CS230深度学习课程全套资料放出(附下载)
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。
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(
