课程介绍

课程主页：CS230: Deep Learning

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）。

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