人人都知道的吴恩达
吴恩达想必不用多说了，入门深度学习的启蒙老师，有多少人是看吴恩达的课进入深度学习领域的~
虽然吴恩达的课实践稍微少一些(这是大家对吴恩达老师最初的印象，但其实他现在已经变了)，但是理论知识讲的非常的详细，最近在 3 月 21 日，吴恩达开设的斯坦福深度学习课程 CS230 课程视频发布到了网上。
视频摄制于 2018 年秋季，时隔半年，线上课程终于上线并公开，值的我们一刷。
本公开课视频由吴恩达（Andrew Ng）和 Kian Katanforoosh 共同讲解。总共包含了 5 节课。
视频目录：
- Lecture 1 – Class Introduction and Logistics
- Lecture 2 – Deep Learning Intuition
- Lecture 3 – Full-Cycle Deep Learning Projects
- Lecture 4 – How to tune your network
- Lecture 5 – AI + Healthcare
课程视频首发于 Youtube 上，地址如下：
https://www.youtube.com/playlist?list=PLoROMvodv4rOABXSygHTsbvUz4G_YQhOb
当然有一些无法翻墙的童鞋，国内也有大佬将此课搬运到了B站上(偷偷说一句，B站上关于深度学习的课很多，在搜索框中搜索关键词即可)。
B站地址：https://www.bilibili.com/video/av47055599/
课程资料
像大部分课一样，这门课还是有很多的作业和最后的大项目的，类似于cs231n（这也是非常经典的李飞飞的深度学习课，同样也是无人不知无人不晓）。
同样我们少不了笔记和教程，作为Andrew Ng 和 Kian Katanforoosh 教授斯坦福大学 CS230 的材料。
https://cs230-stanford.github.io/
这些资料包含一些 PyTorch 和 TensorFlow 的教程，可能会对最终项目有所帮助，对应的 GitHub 地址为：
https://github.com/cs230-stanford/cs230-code-examples
速查表
MIT 的 Afshine Amidi 和斯坦福大学的 Shervine Amidi 在博客上整理了一份 CS230 课程知识点的归纳总结。这份总结提要基本遵循 CS230 的授课思路和流程，分卷积神经网络、递归神经网络、提示与技巧，三大方面由浅入深地介绍了深度学习的基本概念、网络模型、研究和实验操作方法等。
速查表的github项目地址为：https://github.com/afshinea/stanford-cs-230-deep-learning
一块学习吧~
