吴恩达CS230课官方小抄来了,图多字少还免费下载|资源

AI资讯1年前 (2023)发布 AI工具箱
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量子位 出品 | 公众号 QbitAI

“太过分了,为什么没有在第一次了解深度学习的时候看见它。”

4个小时前,一位网友在这个资源帖下面遗憾地回复。这份人气深度学习秘籍,看起来篇幅不长内容精简,涵盖了吴恩达老师斯坦福大学的CS230深度学习课程重点。

在短短几页的秘籍中,还配备大量高清插图,不怕你看不下去,就怕看得停不下来。

现在,看到这份斯坦福出品资源的网友已经美翻了,纷纷大呼:良心之作!

三大版块

和CS230本课相比,学习清单中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。共分为三个版块内容,包括卷积神经网络、递归神经网络和学习技巧。

每个大版块内容中,又被细分为多个小知识点,如同考试小抄,没有面面俱到但重点大多都有。

拿卷积神经网络篇内容来看,设置的内容又包含一定的理解逻辑:概览→层的类型→过滤器超参数→调整超参数→激活函数→物体检测→人脸认证/识别→神经类型转换。

“阅读障碍”患者不要怕,每个知识点介绍大多被一两行搞定了,辅助动图服用效果最佳。

递归神经网络和学习技巧版块形式也是如此:

字少图多,入门和查找的好选择。

传送门

目前,清单地址已经公开,还有PDF版可随时下载。

清单主页:

https://stanford.edu/~shervine/teaching/cs-230.html

Github介绍:

https://github.com/afshinea/stanford-cs-230-deep-learning

进入之后,PDF版不就在这~

期末考试复习阶段已经开启,今天也要加油鸭!

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