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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。 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(

致2018届毕业生的公开信:计算机科学的三堂人生课

源 | 微软研究院AI头条 华盛顿大学计算机科学与工程学院毕业典礼——微软全球执行副总裁,微软人工智能及微软研究事业部负责人沈向洋博士与Ed Lazowska教授的合影 近日,我有幸在美国华盛顿大学计算机科学与工程学院的年度毕业典礼致辞。在这样一个特殊的日子里,能和这群才华横溢的年轻人及其亲友一起庆祝,我深感荣幸。 我认为,在计算机领域,没有任何一个时代比现在更具有魔力。我成长于上世纪60年代的中国,那是一个技术突飞猛进的时代——人类进入太空、卫星发射、超音速飞机试飞。那时,虽然计算机才刚出现,但却已经成为许多重大突破的核心。 那时,我的父亲,一个高中数学教师,像大多数中国人一样,从来没见过计算机。但他们都听说过计算机,也知道它会很“大”,有可能会改变这个世界。父亲鼓励我在这个全新的领域里求学。我很幸运能来美国继续我的学业。 我们那一代的学生对人工智能非常着迷,致力于计算机视觉、语音识别和机器人科学等领域的研究。但当90年代,我从卡内基梅隆大学获得博士学位时,人工智能相关专业的毕业生却找不到好工作,因为那时人工智能还只是一个愿景。 然而,随着大数据、大规模计算能力以及先进机器学习的融合...

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