吳恩達CS 230深度學習課開學了！秋季視頻全部上線，課件小抄應有盡有
方栗子 發自 凹非寺
量子位 出品 | 公眾號 QbitAI
清明假期過去，又可以開始學習了。耶。
正好，吳恩達老師在斯坦福講的深度學習課CS230，4月2日剛剛開課，全套PPT已上線。跟著，秋季10節課的視頻也全部出鍋了 (B站有搬運) 。
另外，有斯坦福助教小哥哥出品的CS230優質小抄，可以搭配食用，有助消化。
還有一學期兩次考試的卷子和答案，適當的時候，檢查一下自己到底有沒有在學習。
所以，先仔細觀察一下課程的內容吧：
五個療程
課程為期兩個月。開學的設定還是入門的小朋友，期末已經成為能做各種應用項目的強者了。
10節課分為五個療程，大約兩節課一療程。課程吳恩達老師和Kian Katanforoosh一同講授的。
第一療程(1-2課) 叫，神經網路與深度學習。
雖說是入門環節，但從第2課開始，就要了解一個項目的完整循環，比如辨別貓狗的二分類模型 (下圖) 。也開始有作業和小測了。
第二療程(3-4課) 叫，改善深度網路：調參、正則化與優化。
第3課，從零開始分析一個問題。選擇合適的網路結構，合適的損失函數，合適的訓練方法。比如，一個風格遷移的任務 (下圖) ，先回答幾個個問題，再選結構和損失：
數據有啥，輸入是啥，輸出是啥
第4課，用對抗樣本來攻擊神經網路，以及GAN。
怎樣攻擊，怎樣防守，為什麼在對抗攻擊面前神經網路那麼脆弱，這些問題都會解答。比如，給貓咪加了特殊的噪音之後，AI就會覺得它是一隻美洲鬣蜥了：
第三療程(5-6課) 叫，讓機器學習項目結構化(Structuring Learning Projects) 。
第5課是，深度學習項目策略；第6課是AI在醫療領域的應用。
第四療程叫，卷積神經網路(Convolutional Neural Networks) 。
第7課是，神經網路的可解釋性。
第五療程(8-10課) 叫，序列模型(Sequence Models) 。
這個療程包含了深度強化學習，也包含了聊天機器人等等應用方面的內容 (因為期末要做大項目) 。
強化學習
春季療程就是這樣了。對比剛剛放出的秋季全套課堂視頻，差別很小，只是微調了順序。
所以，兩個學期的學習資料可以盡情混用，包括課堂PPT，包括秋季的兩次期中考試題，有答案的。
還有，5個療程對應的是5門Coursera線上課程，傳送門就在CS230的課綱里 (下圖) 。每個療程大約有兩個模塊的課件可讀 (從C1M1到C5M2) 。
當然，為了你能好好努力，學習資料還不止這些：
助消化的小抄
來自斯坦福的助教小哥哥Shervine Amidi說，他和雙胞胎兄弟發表了一份「CS230小抄(Cheatsheet) 」，就是學習清單。
清單里省去了深度學習技術落地應用的講解，介紹了最核心的理論知識，分為三個版塊：
卷積神經網路、遞歸神經網路，以及學習技巧 (下圖) 。
以防同學們放棄治療，「小抄」里每隔幾行字，都有配圖。
比如，調參的時候要注意些什麼：
比如，講到接受場(Receptive Field) 的時候，圖還會動：
有了一份優雅的小抄，你會愛上這門課的。
而且，外面的花都開好了，正是適合學習的時節。
秋季CS230視頻列表：
https://www.bilibili.com/video/av47055599
春季CS230課程大綱 (PPT都在這裡，Coursera傳送門、秋季考題也在這裡) ：
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項目：
https://github.com/afshinea/stanford-cs-230-deep-learning
—完—
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