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

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