探索斯坦福大学的AI课程资源

在斯坦福大学的浩瀚知识海洋中，许多出色的人工智能课程资源都可供大家免费获取！今天，我将分享几门最受欢迎且经过我与同学讨论后挖掘出的课程，每节课都是业界大咖授课，快来了解吧！🔍

1⃣️ CS221 人工智能

这门课程由
Percy Liang教授主讲，注重广度，致力于帮助学生打下坚实的基础。在课程中，您将学习人工智能系统的基本原理，并实践实现不同的AI系统。主要主题包括：

• 机器学习
• 搜索算法
• 马尔可夫决策过程
• 游戏理论
• 约束满足
• 图形模型
• 逻辑推理

2⃣️ CS229 机器学习

这门课由
Andrew Ng、Moses Charikar和Carlos Guestrin教授教授。作为CS221的进阶版，课程难度较高，数学内容更多。课程内容涵盖：

• 监督学习（生成式/判别式学习、参数/非参数学习、神经网络、支持向量机）
• 无监督学习（聚类、降维、核方法）
• 学习理论（偏差/方差权衡、实用建议）
• 强化学习和自适应控制

此外，课程还讨论了机器学习在机器人控制、数据挖掘、自主导航等领域的最新应用。

3⃣️ CS224N 自然语言处理与深度学习

这门课程由
Chris Manning教授主讲，许多斯坦福的CS学生对此给予了高度推荐！课程着重于建模实践，涵盖了自然语言处理在网络搜索、广告、电子邮件处理、客户服务等多个领域的应用。

4⃣️ CS224W 包含图形的机器学习

这门课程由图形网络领域的大牛
Jure Leskovec教授讲授，特别适合对图数据分析、机器学习和数据挖掘感兴趣的学生。课程提供深入的理解和实践经验，尤其是在社会网络分析和生物信息学等领域。

字数有限，随时欢迎关注我的主页！下一篇将继续分享其他可以白嫖的AI资源，敬请期待！😄

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