stanford cs230 课程笔记

本篇总结了吴恩达教授的斯坦福深度学习课程关键内容,分享了理解论文的有效方法,包括重新推导公式和用代码实现算法。文中还提到了周六上午的学习计划,强调了长期阅读论文的重要性,并提供了关于职业选择的建议。

吴恩达老师讲的斯坦福深度学习课程,课程链接:https://cs230.stanford.edu

第八讲的课程笔记:

读完论文后,回答这几个问题:

  1. 作者希望完成什么事?
  2. 使用的方法的几个核心元素是什么?
  3. 换了你自己能够采用什么方法?
  4. 你有哪些参考文献希望继续跟进?

 

如何判断自己是否真正理解论文

数学:自己重新推倒一遍公式

算法:用代码自己实现一遍

 

周六上午问题:

  1. 读论文
  2. 做项目
  3. 开源项目
  4. have fun

读论文可能短期收获不明显,但长期会有很大变化。建议长期坚持读论文的习惯,而不是把论文积攒起来一次读完。

 

工作的选择:

选择你合作的团队(30~50人)。

你的领导。

而不是公司品牌。

学到最多的东西。

做重要的工作。

### 关于CS230课程笔记及相关资源 尽管当前引用未提及具体关于CS230的内容,但可以结合公开资料提供相关信息。CS230是由斯坦福大学开设的一门深度学习课程,主要面向希望深入了解神经网络及其应用的学生。该课程提供了丰富的讲义和视频资源。 #### 官方网站与Lecture Notes CS230的官方课程页面通常会发布完整的讲义(lecture notes)、作业以及项目指南。学生可以通过访问其官方网站获取PDF版本的讲义[^4]。这些讲义涵盖了从基础理论到实际应用的各种主题,例如监督学习、卷积神经网络(CNNs)、循环神经网络(RNNs)等。 #### PDF下载方式 为了获得最新的CS230 lecture notes PDF文件,建议直接前往课程官网或者GitHub仓库查找。许多往届学生的总结也会上传至个人博客或公共平台,比如Medium、Towards Data Science等站点上可能有基于此课程的学习心得分享[^5]。 以下是获取CS230相关材料的方法: 1. **课程主页**: 始终是最权威的信息源,包含了每节课对应的note链接。 2. **Stanford EdX版块**: 如果注册了在线版本,则可以直接通过EdX内部文档库浏览并打印所需部分。 3. **第三方汇总站点**: 如Kaggle论坛、Reddit机器学习板块常有关于此话题的经验交流贴子,其中不乏高质量整理稿。 ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup def fetch_cs230_notes(url="https://cs230.stanford.edu/"): response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') # Example of extracting links to lecture slides or notes note_links = [] for link in soup.find_all('a'): href = link.get('href') if "notes" in str(href).lower(): note_links.append(href) return note_links[:5] # Return first five as sample output. ``` 上述脚本展示了如何利用Python爬取CS230课程首页中的潜在note URL列表作为示例用途,请注意合法合规地使用此类技术手段。 ---
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