就在 3 月 21 日，由吳恩達開設的史丹佛深度學習課程 CS230 課程視訊釋出到了網上。視訊攝製於 2018 年秋季，時隔半年，線上課程終於上線並公開！再一次，我們終於又目睹了 AI 界的大 IP：吳恩達大佬的風采！
本公開課視訊由吳恩達（Andrew Ng）和 Kian Katanforoosh 共同講解。總共包含了 5 節課。
視訊目錄：
- Lecture 1 – Class Introduction and Logistics
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Lecture 2 – Deep Learning Intuition
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Lecture 3 – Full-Cycle Deep Learning Projects
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Lecture 4 – How to tune your network
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Lecture 5 – AI + Healthcare
課程視訊首發於 Youtube 上，地址如下：
https://www.youtube.com/playlist?list=PLoROMvodv4rOABXSygHTsbvUz4G_YQhOb
考慮到有很多同學門觀看視訊不太方便，國內知名博主愛可可老師已經把視訊搬運到了 B 站上！
視訊地址：
https://www.bilibili.com/video/av47055599/
最新的視訊，歡迎嚐鮮！不過值得注意的是，油管上的視訊是配備英文字幕的，而 B 站上的暫時沒有字幕。所以，想吃熟肉的還是儘量在油管上觀看吧。
以上這些新公開的教學視訊是源自史丹佛的深度學習課程 CS230 的。對應 CS230，石頭君之前發文介紹過。如今，這門課有了不少更新和新的資源，除了上面的視訊之外，還有一些整理出來，希望對大家有用！
課程簡介
首先，還是要簡單介紹一下 CS230。CS230 涉及到深度學習的基礎知識、神經網路構建，以及如何完成一個成功的機器學習專案。具體將涉及卷積網路，RNNs，LSTM，Adam，Dropout，BatchNorm，Xavier / He 初始化等，還提供醫療，自動駕駛，手語閱讀，音樂創作和自然語言處理等多領域的案例研究。
課程主頁：
http://cs230.stanford.edu/
課程形式：
CS230 採取課內和 Coursera 線上課程相結合的形式，其中每一個課程的模組都需要在 Coursera 上觀看視訊、做測試並完成程式設計作業。
也就是說，你將先在家裡觀看 Coursera 視訊、完成程式設計任務以及線上測驗，然後來到課堂上做進一步討論和完成專案。該課程將以開放式的最終專案結束，教學團隊會在過程中提供幫助。
教學大綱：
教學大綱地址為：
http://cs230.stanford.edu/syllabus/
所有教學大綱中包含的課件離線下載地址：
連結：
https://pan.baidu.com/s/1VaY_v4dgbqhXKKq8insfQg
密碼：01n1
課程專案
CS230 最大的特色是課程最後會要求學生設計一個大專案。課程專案的題目非常開放。吳恩達希望學生明智地選擇一個符合自己興趣的專案，同時又是既有動力又有技術挑戰性的。
專案型別主要分為三個型別：
- 應用程式專案。這是迄今為止最常見的：選擇一個你感興趣的應用程式，並探索如何最好地應用學習演算法來解決它。
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演算法專案。選擇一個問題或一系列問題，並開發一個新的學習演算法，或現有演算法的一個新變種來解決它。
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理論專案。證明一個新的或現有的學習演算法的一些有趣的或不平凡的特性。（這通常非常困難，因此很少有專案，如果有的話，是純理論的。）一些專案還將結合應用程式和演算法的元素。
課程網頁上也公佈了每個學期學生的優秀專案。以 2018 年秋季為例，專案前幾名的作品和一些優秀的專案作品也都公開出來了。
第一名的專案是《Deep Energies for Estimating Three-Dimensional Facial Pose and Expression》。點開就能看到這個專案的詳細 Report。這裡，附上地址：
http://cs230.stanford.edu/projects_fall_2018/reports/12409058.pdf
課程資料
下面這份筆記和教程意在補充 Andrew Ng 和 Kian Katanforoosh 教授史丹佛大學 CS230 的材料。資料地址：
https://cs230-stanford.github.io/
這些資料包含一些 PyTorch 和 TensorFlow 的教程，可能會對最終專案有所幫助！對應的 GitHub 地址為：
https://github.com/cs230-stanford/cs230-code-examples
CS230 速查表
之前，MIT 的 Afshine Amidi 和史丹佛大學的 Shervine Amidi 在部落格上整理了一份 CS230 課程知識點的歸納總結。這份總結提要基本遵循 CS230 的授課思路和流程，分卷積神經網路、遞迴神經網路、提示與技巧，三大方面由淺入深地介紹了深度學習的基本概念、網路模型、研究和實驗操作方法等。
下面就來看一下這三張速查表：
1.Convolutional Neural Networks
2.Recurrent Neural Networks
3.Tips and tricks
最後，作者還把上面這三張表整合在一個 pdf 檔案中：
以上速查表的網頁地址為：
https://github.com/afshinea/stanford-cs-230-deep-learning
離線下載地址：
連結：
https://pan.baidu.com/s/1DCIWDHdnvhKI7DTloV6cGA
提取碼：w2aq
最後，預祝你又拿下一門課！
