吴恩达深度学习课CS230秋季视频全集上线，附带小抄与试题

吴恩达教授的深度学习课程CS230在春季正式开学，该课程由斯坦福大学提供，旨在帮助学员从深度学习的基础入门到高级应用。课程共分为五个疗程，每个疗程大约包含两节课。春季课程于4月2日开课，不仅提供了完整的PPT，而且秋季的10节课视频也已全面上线，可以在B站找到资源。 第一疗程，"神经网络与深度学习"，作为入门部分，学员将从构建基本的二分类模型如猫狗识别开始，同时会接触到初步的作业和小测验，帮助他们理解和实践理论知识。 第二疗程关注"改善深度网络：调参、正则化与优化"，学员将学习如何选择适当的网络架构、损失函数和训练方法，例如通过解决风格迁移问题来深入理解这些概念。 第三疗程，"让机器学习项目结构化"，涉及项目策略和AI在医疗领域的应用，以及对抗样本和生成对抗网络（GAN）的概念，通过实例讲解神经网络对对抗攻击的敏感性。 第四疗程专研"卷积神经网络"，学员将深入研究这一核心深度学习技术及其在图像处理中的应用。 最后的第五疗程，"序列模型"，涵盖了深度强化学习和聊天机器人等实际应用场景，因为学期末会有大型项目作为考核，强化学习在这里扮演了关键角色。 值得注意的是，虽然春季和秋季的课程内容基本一致，但顺序有所微调。所有学习资料，包括PPT、视频和期中考试题目及答案，都可以互相结合使用，方便学员灵活安排学习进度。此外，这些课程均与Coursera平台上的独立课程相对应，可以通过课程大纲链接获取更多信息和资源。对于想要深入学习深度学习的学员来说，这是一份全面且系统的学习路径。