吴恩达CS 230深度学习课开讲：秋季视频全部上线，课件“小抄”应有尽有
花都开了，你还不学习？
方栗子 发自 凹非寺
量子位 出品 | 公众号 QbitAI
清明假期过去，又可以开始学习了。
正好，吴恩达老师在斯坦福讲的深度学习课CS230，春季4月2日刚刚开课，全套PPT已上线。跟着，秋季10节课的视频也全部出锅了 (B站有搬运) 。
另外，有斯坦福助教小哥哥出品的CS230优质小抄，可以搭配食用，有助消化。
还有一学期两次考试的卷子和答案，适当的时候，检查一下自己到底有没有在学习。
所以，先仔细观察一下课程的内容吧：
五个疗程
课程为期两个月。开学的设定还是入门的小朋友，期末已经成为能做各种应用项目的强者了。
10节课分为五个疗程，大约两节课一疗程。课程吴恩达老师和Kian Katanforoosh一同讲授的。
第一疗程 (1-2课) 叫，神经网络与深度学习。
虽说是入门环节，但从第2课开始，就要了解一个项目的完整循环，比如辨别猫狗的二分类模型 (下图) 。也开始有作业和小测了。
第二疗程 (3-4课) 叫，改善深度网络：调参、正则化与优化。
第3课，从零开始分析一个问题。选择合适的网络结构，合适的损失函数，合适的训练方法。比如，一个风格迁移的任务 (下图) ，先回答几个个问题，再选结构和损失：
△数据有啥，输入是啥，输出是啥
第4课，用对抗样本来攻击神经网络，以及GAN。
怎样攻击，怎样防守，为什么在对抗攻击面前神经网络那么脆弱，这些问题都会解答。比如，给猫咪加了特殊的噪音之后，AI就会觉得它是一只美洲鬣蜥了：
第三疗程 (5-6课) 叫，让机器学习项目结构化 (Structuring Learning Projects) 。
第5课是，深度学习项目策略；第6课是AI在医疗领域的应用。
第四疗程 叫，卷积神经网络 (Convolutional Neural Networks) 。
第7课是，神经网络的可解释性。
第五疗程 (8-10课) 叫，序列模型 (Sequence Models) 。
这个疗程包含了深度强化学习，也包含了聊天机器人等等应用方面的内容 (因为期末要做大项目) 。
△ 强化学习
春季疗程就是这样了。对比刚刚放出的秋季全套课堂视频，差别很小，只是微调了顺序。
所以，两个学期的学习资料可以尽情混用，包括课堂PPT，包括秋季的两次期中考试题，有答案的。
还有，5个疗程对应的是5门Coursera线上课程，传送门就在CS230的课纲里 (下图) 。每个疗程大约有两个模块的课件可读 (从C1M1到C5M2) 。
当然，为了你能好好努力，学习资料还不止这些：
助消化的小抄
来自斯坦福的助教小哥哥Shervine Amidi说，他和双胞胎兄弟发表了一份“CS230小抄(Cheatsheet) ”，就是学习清单。
清单里省去了深度学习技术落地应用的讲解，介绍了最核心的理论知识，分为三个版块：
卷积神经网络、递归神经网络，以及学习技巧 (下图) 。
以防同学们放弃治疗，“小抄”里每隔几行字，都有配图。
比如，调参的时候要注意些什么：
比如，讲到感受野 (Receptive Field) 的时候，图还会动：
有了一份优雅的小抄，你会爱上这门课的。
而且，外面的花都开好了，正是适合学习的时节。
秋季CS230视频列表：
https://www.bilibili.com/video/av47055599
春季CS230课程大纲 (PPT都在这里，Coursera传送门、秋季考题也在这里) ：
http://cs230.stanford.edu/syllabus/
CS230配套小抄 (斯坦福助教出品) ：
https://stanford.edu/~shervine/teaching/cs-230.html
小抄的GitHub项目：
https://github.com/afshinea/stanford-cs-230-deep-learning
— 完 —
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