【极致中配】2025 年秋季 斯坦福大学 CS230：深度学习 吴恩达
斯坦福CS230由吴恩达主讲，系统讲授深度学习理论与项目全流程，涵盖监督/自监督学习、对抗鲁棒性、生成模型、深度强化学习、AI项目策略及Agent/RAG等前沿内容。
- 难度
- 难度 4/5 — 需扎实机器学习与编程基础，覆盖生成模型、强化学习等前沿主题
- 适合人群
- 有ML基础、想系统掌握深度学习并做项目的学生与工程师
- 前置要求
- 机器学习基础（监督学习、神经网络基本概念）、Python编程（能实现和训练模型）、线性代数与概率（矩阵运算、梯度、概率分布）、微积分（理解反向传播与优化）
- 课程规模
- 9 讲 · 3.1 万播放
主题覆盖
深度学习导论监督与自监督学习深度学习项目全流程对抗鲁棒性生成模型深度强化学习AI项目策略Agents与PromptRAG检索增强AI职业建议模型可解释性
课程大纲（9 讲）
- P1 · Lecture 1: Introduction to Deep Learning39 分钟
- P2 · Lecture 2: Supervised, Self-Supervised, & Weakly Supervised Learning64 分钟
- P3 · Lecture 3: Full Cycle of a DL project47 分钟
- P4 · Lecture 4: Adversarial Robustness and Generative Models70 分钟
- P5 · Lecture 5: Deep Reinforcement Learning70 分钟
- P6 · Lecture 6: AI Project Strategy50 分钟
- P7 · Lecture 8: Agents, Prompts, and RAG72 分钟
- P8 · Lecture 9: Career Advice in AI75 分钟
- P9 · Lecture 10: What’s Going On Inside My Model?69 分钟
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