[AI名校教程库] AI数学基础课程

2025-10-29

数学几乎是“艰难”与“枯燥”的同义词了，定理、推导，做题、考试，大脑的催眠药，意志力的催残剂。但数学又是如此重要，当绕过了它选择了工科，却发现每一项重要的应用背后都需要它的支撑。学习计算机，不管是基本的程序逻辑还是进阶的算法，都依托于某一项数学知识。但是！数学又是一门无穷尽的学科，知识点与分支蜿蜒绵长。但CS的宝宝们，你们并不需要抱着数学书去啃！世界top大学有高招，比如！MIT 6.042J 就根据计算机方向所需的知识，对数学做了一个梳理打包，通过有趣的方式，让你快速构建CS所需最小数学知识根基！

[AI名校教程库] 计算机基础课程

2025-10-29

『计算』已经渗透到社会商业、教育、管理的方方面面，掌握计算技能可使个人职业发展更具有竞争力——全球顶级院校斯坦福开设的 CS105 就是这样一门计算机基础课程。CS105 循序渐进地介绍了计算机方向的大部分基础知识，学生将很好地了解计算设备的工作原理、它们的局限性以及它们的优势。同时，学生也在将在课程学习中获得诸多实用技能，包括网页开发等。课程力求有趣活泼，适合初学者全面地对计算机科学构建认知，并了解各个领域的应用与基础知识。

[AI名校教程库] 机器学习课程

2025-10-29

斯坦福 CS229 机器学习课程由吴恩达教授和其他几位教授一起主讲，是机器学习领域里一门非常重要的课程。由于课程质量非常高，是许多人进入人工智能、机器学习领域的基石。课程为机器学习和统计模式识别提供了广泛的介绍，主题包括监督学习（生成/歧视性学习、参数/非参数学习、神经网络、支持向量机），无监督的学习（聚类、降低性降低、内核方法），学习理论（偏见/差异权衡、实践建议），强化学习和适应性控制。该课程还将讨论机器学习的最新应用，例如机器人控制，数据挖掘，自主导航，生物信息学，语音识别以及文本和Web数据处理。

[AI名校教程库] 深度学习课程

2025-10-29

深度学习是AI领域中最受欢迎的技能之一，斯坦福CS230深度学习课程由吴恩达教授和他的助教Kian Katanforoosh讲授。课程内容覆盖：深度学习的基础，理解如何构建神经网络，卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、Adam 优化器、Dropout 方法、BatchNorm 方法、Xavier/He 初始化方法等。课程也涉及了深度学习在医疗、自动驾驶、手语识别、音乐生成和自然语言处理等领域的应用案例。

[AI名校教程库] 自然语言处理课程

2025-10-29

自然语言处理 (NLP) 是一门关于如何教计算机理解人类语言的工程艺术和科学。NLP 作为一种人工智能技术，现在已经无处不在——我们可以与手机交谈、使用网络回答问题、在社交媒体中讨论，甚至在人类语言之间进行翻译。CS685 马萨诸塞大学 NLP 进阶课程，广泛关注自然语言处理的深度学习方法，详细讲解前沿技术点与典型应用。课程重点是神经语言模型和迁移学习——这两者都极大地推动了最先进的技术。课程基于 Pytorch 完成代码案例讲解，涵盖建模架构、训练目标和下游任务。手写重点与手敲代码的授课风格，能帮助大家更好地深入掌握相关知识。课程适用于有兴趣了解 NLP 前沿研究进展和熟悉机器学习基础知识的计算机科学 / 语言学研究生。