撒花!斯坦福深度学习最新视频发布,吴恩达主讲!

就在 3 月 21 日,由吴恩达开设的斯坦福深度学习课程 CS230 课程视频发布到了网上。视频摄制于 2018 年秋季,时隔半年,线上课程终于上线并公开!再一次,我们终于又目睹了 AI 界的大 IP:吴恩达大佬的风采!

本公开课视频由吴恩达(Andrew Ng)和 Kian Katanforoosh 共同讲解。总共包含了 5 节课。

视频目录:

  • Lecture 1 – Class Introduction and Logistics

  • Lecture 2 – Deep Learning Intuition

  • Lecture 3 – Full-Cycle Deep Learning Projects

  • Lecture 4 – How to tune your network

  • Lecture 5 – AI + Healthcare

课程视频首发于 Youtube 上,地址如下:

https://www.youtube.com/playlist?list=PLoROMvodv4rOABXSygHTsbvUz4G_YQhOb

考虑到有很多同学门观看视频不太方便,国内知名博主爱可可老师已经把视频搬运到了 B 站上!

视频地址:

https://www.bilibili.com/video/av47055599/

最新的视频,欢迎尝鲜!不过值得注意的是,油管上的视频是配备英文字幕的,而 B 站上的暂时没有字幕。所以,想吃熟肉的还是尽量在油管上观看吧。

以上这些新公开的教学视频是源自斯坦福的深度学习课程 CS230 的。对应 CS230,石头君之前发文介绍过。如今,这门课有了不少更新和新的资源,除了上面的视频之外,还有一些整理出来,希望对大家有用!

课程简介

首先,还是要简单介绍一下 CS230。CS230 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。

课程主页:

http://cs230.stanford.edu/

课程形式:

CS230 采取课内和 Coursera 在线课程相结合的形式,其中每一个课程的模块都需要在 Coursera 上观看视频、做测试并完成编程作业。

也就是说,你将先在家里观看 Coursera 视频、完成编程任务以及在线测验,然后来到课堂上做进一步讨论和完成项目。该课程将以开放式的最终项目结束,教学团队会在过程中提供帮助。

教学大纲:

教学大纲地址为:

http://cs230.stanford.edu/syllabus/

所有教学大纲中包含的课件离线下载地址:

链接:

https://pan.baidu.com/s/1VaY_v4dgbqhXKKq8insfQg

密码:01n1

课程项目

CS230 最大的特色是课程最后会要求学生设计一个大项目。课程项目的题目非常开放。吴恩达希望学生明智地选择一个符合自己兴趣的项目,同时又是既有动力又有技术挑战性的。

项目类型主要分为三个类型:

  • 应用程序项目。这是迄今为止最常见的:选择一个你感兴趣的应用程序,并探索如何最好地应用学习算法来解决它。

  • 算法项目。选择一个问题或一系列问题,并开发一个新的学习算法,或现有算法的一个新变种来解决它。

  • 理论项目。证明一个新的或现有的学习算法的一些有趣的或不平凡的特性。(这通常非常困难,因此很少有项目,如果有的话,是纯理论的。)一些项目还将结合应用程序和算法的元素。

课程网页上也公布了每个学期学生的优秀项目。以 2018 年秋季为例,项目前几名的作品和一些优秀的项目作品也都公开出来了。

第一名的项目是《Deep Energies for Estimating Three-Dimensional Facial Pose and Expression》。点开就能看到这个项目的详细 Report。这里,附上地址:

http://cs230.stanford.edu/projects_fall_2018/reports/12409058.pdf

课程资料

下面这份笔记和教程意在补充 Andrew Ng 和 Kian Katanforoosh 教授斯坦福大学 CS230 的材料。资料地址:

https://cs230-stanford.github.io/

这些资料包含一些 PyTorch 和 TensorFlow 的教程,可能会对最终项目有所帮助!对应的 GitHub 地址为:

https://github.com/cs230-stanford/cs230-code-examples

CS230 速查表

之前,MIT 的 Afshine Amidi 和斯坦福大学的 Shervine Amidi 在博客上整理了一份 CS230 课程知识点的归纳总结。这份总结提要基本遵循 CS230 的授课思路和流程,分卷积神经网络、递归神经网络、提示与技巧,三大方面由浅入深地介绍了深度学习的基本概念、网络模型、研究和实验操作方法等。

下面就来看一下这三张速查表:

1.Convolutional Neural Networks

2.Recurrent Neural Networks

3.Tips and tricks

最后,作者还把上面这三张表整合在一个 pdf 文件中:

以上速查表的网页地址为:

https://github.com/afshinea/stanford-cs-230-deep-learning

离线下载地址:

链接:

https://pan.baidu.com/s/1DCIWDHdnvhKI7DTloV6cGA

提取码:w2aq

最后,预祝你又拿下一门课!


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