00:10:00 大脑与计算机的结构非常不同。一台计算机基本上有 CPU 与内存分开，并将 CPU 与内存连接起来，你有这个东西叫做总线，内存总线。并且内存总线在计算机开机时全时连续工作。这实际上是一个瓶颈。所以CPU可以很强大，内存可以很大，但是 您可以在两者之间传输多少信息是有限的。这是标准计算机整体能力的一个非常有限的因素。相比之下，大脑以大规模并行的方式大量工作，每个神经元一直都在尽力而为。即使是我们目前拥有的最好的人工智能，仍然与大脑非常非常不同。它是……你可能会说它是受大脑启发的，但它不是复制大脑。大脑中有大量的反馈连接。很明显，当我们处理感官输入时，它会进入更高的大脑区域，并从我们看到的原始输入中得到进一步处理和抽象。但是也有大量的反馈从那些更高的区域返回到感知区域。而这种反馈指导我们寻找和
00:05:00 在本节中，Andrew Ng 解释说，数字记录的增加导致数据激增，但传统的机器学习算法即使在输入更多数据时也会停滞不前。然而，随着神经网络变得越来越大，它们的性能会越来越好，直到达到称为基本错误率的理论极限。随着 GPU 计算和云服务的出现，获得足够大的计算能力使更多的人能够训练足够大的神经网络，以在许多应用程序中提高准确性。虽然深度学习只是 AI 众多工具中的一种，但它之所以如此受欢迎，是因为它始终如一地提供出色的结果。
00:10:00 在本节中，讲师解释了除了深度学习之外，研究人员在 AI 中使用的工具和技术有多种，例如规划算法和知识表示。然而，由于使用海量数据集和计算能力，以及算法创新和大量投资，深度学习在过去几年中飞速发展。 CS230 的主要目标是让学生成为深度学习算法方面的专家，并了解如何应用它们来解决现实世界的问题。这位讲师拥有在谷歌、百度和 Landing AI 领导成功的人工智能团队的实践经验，他还强调了学习机器学习实践知识方面的重要性，他说这可能不会在其他学术课程中涵盖。
00:15:00 在本节中，Andrew Ng 谈到了实用知识在构建机器学习系统时做出高效决策的重要性。他强调了一个伟大的软件工程师和一个初级软件工程师在高层判断决策和架构抽象方面的区别。同样，他强调了了解何时收集更多数据或在深度学习系统中搜索超参数以做出更好的决策的重要性，这些决策可以将团队效率提高 2 到 10 倍。他旨在通过系统的教学将这些实用知识传授给课程中的学生，并向有一点机器学习背景的学生推荐他的书《机器学习向往》。
00:20:00 在本节中，Andrew Ng 讨论了他的新书“机器学习渴望”的草稿，他说这本书试图收集最好的原则，以从机器学习中创建一个系统的工程学科。 Ng 还解释了课程的翻转课堂形式，学生可以在自己的时间在线观看视频和完成测验，并参加每周一次的课程，与助教、Kian 和他自己进行更深入的互动和讨论。他接着谈到了人工智能和机器学习的重要性，并表示他相信它将改变每个行业，就像一个多世纪前电力改变多个领域一样。
00:25:00 在视频的这一部分，斯坦福大学 CS230 深度学习课程的讲师 Andrew Ng 表示，他希望学生们能够利用他们新发现的深度学习技能来改造传统科技领域以外的行业，例如医疗保健、土木工程和宇宙学。他通过研究互联网的兴起分享了一个宝贵的教训，即建立网站并不能将实体企业转变为互联网公司；相反，真正定义互联网公司的是团队的组织和互联网特定实践的结合，例如普遍的 A/B 测试。
00:30:00 在这段文字记录中，吴恩达讨论了传统公司与互联网和人工智能公司之间的区别。他解释说，互联网和人工智能公司倾向于将决策权下放到工程师或工程师和产品经理手中，因为这些人最接近技术、算法和用户。 Ng 还提到了组织团队来完成现代机器学习和深度学习所允许的事情的重要性。此外，吴恩达描述了人工智能公司如何倾向于以不同的方式组织数据并专注于发现自动化机会。最后，他指出机器学习的兴起创造了新的角色，例如机器学习工程师和资源机器学习研究科学家。
00:35:00 在这一部分，Andrew Ng 强调了在 AI 时代有效的团队组织对于做更多有价值的工作的重要性。他对软件工程界必须如何开发敏捷开发、Scrum 流程和代码审查来创建高效构建软件的高性能工业 AI 团队进行了类比。 Ng 希望系统地教授和推导机器学习算法，并以正确的流程有效地实施它们。最后，吴恩达指导有志于学习机器学习的人们选择哪些课程来实现他们的目标。
00:40:00 在本节中，Andrew Ng 讨论了 CS229、CS229A 和 CS230 之间的区别。 CS229 是这些课程中最数学的，侧重于算法的数学推导。 CS229A 是应用机器学习，在实践方面花费更多时间，是机器学习最简单的入口，而 CS230 介于两者之间，比 CS229A 更数学但不如 CS229。 CS230 的独特之处在于它专注于深度学习，这是机器学习中最难的子集。 Andrew Ng 希望花更多时间教授应用这些算法的实用知识，而不是仅仅专注于数学，从而设定了准确的期望。
00:45:00 在本节中，Andrew Ng 介绍了 AI 和机器学习的概念，它们在后台消失并成为我们可以使用的神奇工具，而无需考虑使其成为可能的学习算法。他讨论了机器学习在医疗保健、制造、农业和教育领域的重要性，在这些领域中，可以使用学习算法实现对编码家庭作业的精确辅导和反馈。 CS230 的课程形式包括在 Coursera 上观看 deeplearning.ai 视频以及斯坦福大学 Kian 的额外讲座，以获得更深入的知识和实践。该课程分为五门课程，向学生讲授神经元、层、构建网络、调整网络和 AI 的工业应用。
视频的第二部分涵盖了各种深度学习主题，例如生成图像、语音识别和对象检测。演讲者强调了在遇到问题时咨询专家的重要性，以及成功的深度学习项目的关键要素：战略数据采集管道和架构搜索以及超参数调整。该视频还讨论了深度学习中使用的不同损失函数，包括对象检测损失函数，该函数包含一个平方根，可以比大盒子上的错误更严重地惩罚较小盒子上的错误。该视频最后回顾了即将到来的模块和作业，包括强制性的 TA 项目指导课程和周五的 TA 部分，重点是神经风格迁移和填写 AWS 表格以获得潜在的 GPU 学分。
00:00:00 在本节课中，目标是提供一种系统的方法来思考与深度学习相关的项目。这涉及决定如何收集和标记数据、选择架构以及设计适当的损失函数以进行优化。模型可以定义为架构加参数，其中架构是为模型选择的设计，参数是使函数接受输入并将其转换为输出的数字。损失函数用于将输出与ground truth进行比较，并计算损失函数的梯度来更新参数以提高识别度。在深度学习的背景下，很多事情都会发生变化，包括输入、输出、架构、损失函数、激活函数、优化循环和超参数。逻辑回归是第一个讨论的架构，图像可以表示为计算机科学中的 3D 矩阵。
00:15:00 在本节中，讲师讨论了如何确定深度学习项目所需的数据量，以及如何将数据拆分为训练集、验证集和测试集。讲师解释说，所需的数据量取决于任务的复杂程度以及项目涉及室内还是室外图像。平衡的数据集对于正确训练网络也很重要。还讨论了图像的分辨率，目标是在最大限度地降低计算复杂性的同时实现良好的性能。讲师建议比较人类在不同分辨率下的表现，以确定所需的最低分辨率。最终，确定 64 x 64 x 3 的分辨率足以满足所用示例图像的要求。
00:20:00 在本节中，讲师讨论了一个基本的图像分类问题，其中的任务是检测图像是在白天还是晚上拍摄的。模型的输出应该是图像的标签，其中 Y 等于 0 代表白天，Y 等于 1 代表夜晚。此任务的推荐架构是浅层全连接或卷积网络。应该使用的损失函数是对数似然，它比分类问题的其他损失函数更容易优化。然后，讲师将这个基本概念应用到一个真实场景中，目标是在健身房等设施中使用人脸验证来验证学生 ID。此问题所需的数据集将是一组图像，用于与 ID 刷卡期间相机捕获的图像进行比较。
00:25:00 在深度学习讲座的这段摘录中，演讲者讨论了使用面部识别作为验证健身者身份的手段的想法。演讲者建议，为了训练系统，学校需要每个学生的照片，标有他们的名字，以及每个学生的更多照片以供模型输入。在讨论分辨率时，演讲者建议需要更高的分辨率（大约 400 x 400），以便更好地检测细节，例如眼睛之间的距离或鼻子的大小。最后，演讲者指出，由于光照或其他因素（例如化妆或面部毛发）的变化，通过像素之间的简单距离比较来确定两个图像是否是同一个人是行不通的。
01:20:00 在视频的这一部分中，演讲者讨论了深度学习中的对象检测损失函数及其包含平方根的原因。损失函数包括几个项，旨在最小化真实边界框和预测边界框之间的距离，以及识别框中的对象类别。包含平方根是为了对较小盒子上的错误进行比较大盒子上的错误更严重的惩罚。该视频最后回顾了即将到来的模块和作业、强制性 TA 项目指导课程，以及周五的 TA 部分，重点是神经风格迁移和填写 AWS 表格以获得潜在的 GPU 学分。
讲座的第二部分侧重于机器学习项目中监控和维护的重要性，特别是需要持续监控和更新模型以确保它们在现实世界中表现良好。讲师解决了数据变化的问题，这可能导致机器学习模型失去准确性，并强调需要持续监控、数据收集和模型重新设计，以确保模型继续有效地工作。该讲座还讨论了在语音活动检测系统中使用非 ML 系统与经过训练的神经网络的影响，并建议手动编码的规则通常对变化的数据更稳健。讲师总结说，在为再训练模型收集数据时，需要密切关注数据隐私并征得用户同意。
00:10:00 在讲座的这一部分，演讲者讨论了一个好的候选深度学习项目的属性。他以声控设备为例，谈到了 Echo 和 Google Home 等具有声控潜力的设备由于需要针对 Wi-Fi 进行设置而难以配置。他通过一种嵌入式设备解决了这个问题，该设备可以出售给电灯制造商，其中包括一个内置麦克风，可以通过对电灯本身发出简单的语音命令来打开和关闭。演讲者提到该项目需要构建一种学习算法，该算法可以在嵌入式设备上运行并检测用于打开和关闭灯的唤醒词。他进一步建议为这些设备命名以避免歧义。演讲者表示，虽然他没有参与这个项目，但它可能是初创公司追求的合理产品。
00:20:00 在视频的这一部分，吴教授分享了他关于如何选择深度学习项目的五个要点。他建议学生选择他们真正感兴趣的东西，并考虑数据的可用性。此外，他们应该利用自己的领域知识将机器学习技术应用于其领域的独特方面，做出独特的贡献。此外，他鼓励选择一个可以产生积极影响并为人们提供效用的项目，而不必关注金钱。最后，他强调可行性是评估任何机器学习项目或想法可行性的关键因素。 Ng 教授还举了一个对深度学习感兴趣的医生和放射学学生的例子，提醒他们利用他们在医疗保健放射学领域的知识可以创造更多独特的贡献，而不是仅仅从头开始。
01:05:00 在本节中，课程讨论了在非机器学习方法和训练有素的神经网络之间，哪种系统对于 VAD、语音活动检测更为稳健。班上的大多数人投票支持非 ML 系统。然而，事实证明，在美国口音语音上训练一个小型神经网络会使神经网络更有可能识别出某些美国口音特质，从而使其在检测英国口音语音方面不那么稳健。该课程得出的结论是，如果手工编码的规则可以做得足够好，那么它通常可以更稳健地转换数据，并且通常会更好地泛化，尽管在没有这样的规则时机器学习算法是必要的。
本讲座介绍了对抗样本的概念，这些样本是经过轻微修改以欺骗预训练神经网络的输入。本讲座解释了这些攻击如何工作的理论基础，并讨论了在深度学习中利用对抗样本的恶意应用。本讲座还介绍了生成对抗网络 (GAN) 作为一种训练模型的方法，该模型可以生成看起来像真实的图像，本讲座还讨论了 GAN 模型中生成器的成本函数。本讲座最后解释了在给定生成示例时 D 的输出的对数图。
该讲座涵盖了与生成对抗网络 (GAN) 相关的各种主题，包括训练 GAN 的技巧和窍门及其在图像到图像转换和使用 CycleGAN 架构的未配对生成对抗网络中的应用。还讨论了 GAN 的评估，其中人工注释、分类网络、Inception 分数和 Frechet Inception Distance 等方法是检查生成图像真实性的常用方法。
00:25:00 在本节中，讲师讨论了在梯度下降优化中利用对抗样本的复杂性。该过程包括通过网络传播 x 以计算第一项，使用优化过程生成对抗样本，通过前向传播对抗样本计算第二项，然后使用反向传播更新网络的权重。作为对抗训练的另一种方法，也简要提到了 Logit 配对技术。还提出了关于神经网络对对抗性示例的脆弱性的理论观点，关键论点是网络的线性部分，而不是高度非线性和过度拟合，是对抗性示例存在的原因。
00:30:00 在本节中，演讲者讨论了对抗样本的概念，以及如何修改输入，使其在接近原始输入的同时从根本上改变网络的输出。演讲者使用 y-hat 相对于 x 的导数并定义扰动值 epsilon，并表明通过将 epsilon*w-transpose 添加到 x，我们可以将 x 移动一点点，这有助于相应地改变输出.演讲者强调 w*w-transpose 项始终为正，我们可以通过将 epsilon 更改为较小的值来使这种变化很小。
00:35:00 在本节中，讲师讨论了如何通过计算 x 的微小变化（称为 x-star）来创建对抗性攻击的示例，该变化将神经网络的输出 y-hat 从 -4 推高到 0.5。讲师注意到，如果 W 很大，x-star 将与 x 不同，如果使用 W 的符号而不是 W，结果总是将 x 项推向正数。此外，随着 x 维度的增加，W 的正 epsilon 符号的影响增加。
00:45:00 在视频的这一部分中，引入了生成对抗网络 (GAN) 的概念，作为一种训练模型的方法，该模型可以生成看起来像真实的图像，即使它们以前从未存在过。目标是让网络了解数据集的显着特征，并学习生成与现实世界分布相匹配的新图像。极小极大游戏在两个网络之间进行：生成器和鉴别器。生成器首先输出一张随机图像，然后使用来自鉴别器的反馈来学习如何生成更逼真的图像。 GAN 很难训练，但目标是让生成器学习使用比可用数据量更少的参数来模仿真实世界的图像分布。
00:50:00 在本节中，讲师介绍了生成对抗网络 (GAN) 的概念以及如何通过反向传播对其进行训练。 GAN 由生成器和鉴别器组成，鉴别器试图识别图像是真实的还是假的。然后生成器生成假图像并试图欺骗鉴别器认为它们是真实的。鉴别器使用二元交叉熵进行训练，真实图像标记为 1，生成图像标记为 0。判别器的损失函数是 JD，它有两项：一项将真实数据正确标记为一个，另一项是二元交叉熵。
00:55:00 在本节中，讲师将讨论 GAN 模型中生成器的成本函数。生成器的目标是创建欺骗鉴别器的真实样本，成本函数应该反映这一点。但是，因为是游戏，D和G都需要共同进步，直到达到平衡。生成器的成本函数指出鉴别器应将生成的图像分类为“一个”，这是通过翻转梯度的符号来实现的。讲师还讨论了给定生成示例时 D 输出的对数图。
01:05:00 在本节中，演讲者讨论了训练 GAN 的提示和技巧，包括修改成本函数、更新鉴别器而不是生成器以及使用 Virtual BatchNorm。演讲者还展示了令人印象深刻的 GAN 结果示例，包括使用生成器使用随机代码创建人脸，并在代码的潜在空间中执行线性操作以直接影响图像空间。此外，演讲者还演示了如何将 GAN 用于图像到图像的转换，以根据地图图像生成卫星图像，并在斑马和马或苹果和橙子等不同对象之间进行转换。
01:15:00 在视频的这一部分，演讲者讨论了 GAN 的各种应用，包括使用循环成本来改进条件 GAN 的损失函数、基于边缘或低分辨率图像生成图像的能力，以及GAN 有可能用于保护隐私的医疗数据集和个性化制造骨骼和牙齿替代品等物体。演讲者还重点介绍了已创建的有趣应用，例如将拉面转换为面部和背部，以及根据边缘生成猫。
01:20:00 在本节中，讲师讨论了 GAN 的评估以及如何检查生成的图像是否真实。一种方法是人工注释，其中构建软件并要求用户指出哪些图像是假的，哪些是真实的。另一种方法是使用像 Inception 网络这样的分类网络来评估图像。讲师还提到了 Inception 分数和 Frechet Inception Distance 作为评估 GAN 的流行方法。最后，讲师提醒学生即将进行的测验和编程作业，并建议他们查看 BatchNorm 视频。
00:15:00 在本节中，讲师讨论了自动化在医疗保健中的应用，以及深度学习和机器学习如何实现持续的患者监测、促进对风险因素的科学理解以及潜在的医学突破。一个例子是严重心律失常的检测，专家可能会误诊，但可能会被机器捕捉到。讲师还讨论了用胸部 X 光检测肺炎，强调了自动检测的有用性，特别是在肺炎全球负担高的儿童中。
00:20:00 在本节中，演讲者讨论了使用已在 ImageNet 上预训练的 2D 卷积神经网络来获取患者胸部 X 光片的输入图像并输出指示存在或不存在的二进制标签肺炎。使用的数据集是 NIH 发布的包含 100,000 张胸部 X 光片的大型数据集，每张 X 光片都标注了多达 14 种不同的病理。进行了一项评估，以确定该模型是否优于放射科医生或通过评估他们是否与其他专家类似地同意而与他们相提并论。为每位专家和模型计算一次 F1 分数，结果表明该模型在此任务中的表现优于普通放射科医生。在所有 14 种病理学上，结果也优于之前的最新技术。
00:25:00 在本节中，演讲者讨论了在无法访问患者临床病史的情况下诊断患者的挑战，以及如何在可以获得更多信息的放射学报告上训练深度学习算法。目标是从新患者胸部 X 光片上看到的一组症状中识别潜在的病理。模型解释对于告知临床医生算法的决策过程至关重要，他们使用类激活图生成热图，突出显示具有病理的图像区域。该方法可以通过优先处理工作流程来改善医疗保健服务，特别是在发达国家，并在全球范围内增加医学成像专业知识，其中三分之二的人口无法获得诊断。
00:30:00 在本节中，讲师演示了一个原型应用程序，该应用程序允许用户上传 X 射线图像，然后由模型进行诊断。该模型接受了 14 种病理学的训练，能够识别心脏肥大，即心脏扩大。讲师对算法能够推广到其训练对象之外的人群的能力感到兴奋，从互联网下载的图像的成功诊断证明了这一点。此外，讲师还讨论了一个关于膝关节 MR 图像的案例研究，其目的是识别膝关节异常。 3D 问题允许从不同角度观察膝盖，这对于放射科医生进行诊断至关重要。
00:40:00 在讲座的这一部分，演讲者讨论了一项关于放射科医生使用 AI 模型检测 ACL 撕裂的功效的研究。研究发现，与放射科医生一起使用该模型可以提高 ACL 撕裂检测的性能和特异性。然而，自动化偏差的问题出现了，演讲者提出了潜在的解决方案，例如通过翻转答案的考试，以提醒放射科医生他们是否过于依赖模型。演讲者还分享了学生参与 AI 和医疗保健的两个机会，包括使用 MURA 数据集和参与 AI for Healthcare Bootcamp。
01:20:00 在本节中，讲师讨论了医疗保健 AI 模型中的基本错误和人类水平的表现。他们提到必须考虑标记数据集的一组医生的准确性，因为它可能超过单个医生的准确性。还讨论了自动驾驶的流水线，建议隔离每个组件并检查它们的性能可以帮助找出问题所在。此外，还讨论了管道方法的优点，包括与整个端到端系统相比，每个步骤的数据收集更容易获得。
在此视频中，演讲者讨论了选择一个好的指标来衡量机器学习项目是否成功的重要性。选择的指标应该反映手头的问题和期望的结果。演讲者提供了准确性、精确度、召回率和 F1 分数的示例，并解释了何时应使用每一项。他们还讨论了验证集和测试集之间的区别，并解释了为什么同时使用两者很重要。此外，演讲者强调需要一个基线模型作为比较点来衡量学习算法的有效性。最后，演讲者回答了听众提出的关于二元分类阈值的选择以及如何处理类不平衡的一些问题。
00:55:00 在讲座的这一部分，教授介绍了一种从 Y 生成 X 的方法，该方法假设重建将很有用，即使它并不总是正确的。他们使用插图和 Menti 代码演示了该过程，展示了如何使用子像素卷积来执行相同的操作，从左到右而不是从上到下进行打击。该技术涉及裁剪和填充输入以获得所需的输出。教授指出，这种类型的卷积通常用于可视化应用程序中的重建。
01:00:00 在本节中，讲师解释了亚像素卷积的概念，它涉及将零插入向量 Y 以允许更有效地计算反卷积。通过翻转权重、将步幅除以二并插入零，反卷积过程本质上等同于卷积。这个过程可以扩展到二维卷积，总体上可以更好地理解矩阵和向量之间的数学运算以进行卷积。
01:25:00 在讲座的这一部分，演讲者演示了使用 DeepViz 工具箱来研究神经网络的可解释性。通过检查卷积网络不同层中神经元的激活，演讲者展示了某些神经元如何响应特定特征（例如面部或皱纹）而激发。演讲者还提到可选使用 Deep Dream 技术，通过将梯度设置为等于特定层的激活来生成图像，从而允许进一步探索神经网络行为。
01:30:00 在本节中，演讲者演示了 Deep Dream 算法，该算法通过将神经网络的激活反向传播到输入层并更新像素来生成图像。结果是各种超现实的图像，动物和其他物体一起变形。演讲者还讨论了解释神经网络的局限性以及可视化技术（例如类激活图和反卷积）可用于了解网络如何看待世界和检测死亡神经元的方式。此外，演讲者强调了这些可视化的潜在应用，包括分割、重建和对抗网络生成。
在本次讲座中，Andrew Ng 教授就如何有效阅读研究论文并跟上快速发展的深度学习领域提供了建议。他强调在介绍和结论部分总结工作的重要性，并注意数字和表格。 Ng 还分享了职业建议，建议求职者在多个人工智能和机器学习领域拥有广泛而深入的知识，并专注于与个人而不是大品牌合作，以最大限度地提高增长机会。他建议通过课程和项目坚持阅读论文并培养水平和垂直技能，为机器学习打下坚实的基础。
00:20:00 在本节中，Andrew Ng 教授就如何跟上和理解深度学习研究给出了建议。他建议进行网络搜索并寻找有关重要论文的博客文章，查看 Twitter 和 ML Subreddit，并关注经常在线分享论文的研究人员。 Ng 还建议与同事或同学组成一个社区，分享有趣的论文，并从详细的笔记中重新推导出数学，以深入理解算法。 Ng 强调，每篇论文花费的时间可能因经验水平和难度而异，但花费更多时间可以使对深度学习概念的理解更丰富。
00:50:00 在这一部分，演讲者为深度学习爱好者提供了职业建议，敦促他们关注公司中的个人而不是品牌。演讲者强调，考虑到他们的努力工作水平和教学意愿，个人评价和与个人的联系比公司品牌更重要，因此与他们互动的经理和核心团队对他们的影响最大。评估了给出的示例场景，例如一家大公司向小型 AI 团队发送工作机会，重点放在个人及其如何影响一个人的成长上。以一个学生的个人例子来强调忽视个人以支持公司品牌的失败模式，该学生的职业生涯在接受知名公司的基于 Java 的后端支付工作机会后趋于平稳，而不是专注于与特定的人一起工作在一个小团队中。
00:55:00 在本节中，Andrew Ng 建议谨慎考虑轮岗计划，这些计划在理论上听起来不错，但可能无法为公司内部的发展提供明确的方向或机会。他建议寻找机会与可能在机器学习领域做重要工作的规模较小、知名度较低的团队合作，而不是追逐大品牌。他强调优先考虑学习经验和做有影响力的工作的重要性，而不是只关注行业中享有盛誉的品牌。
00:00:00 在本节中，演讲者介绍了深度强化学习的概念，它是深度学习与人工智能的另一个领域强化学习的结合。演讲者解释说，深度神经网络擅长函数逼近，可以应用于许多需要函数逼近器的不同领域，强化学习就是其中之一。演讲者通过 AlphaGo 和 Google 的 DeepMind 论文等示例激发了强化学习的想法，在这些示例中，他们使用深度学习来训练代理人在各种游戏（主要是 Atari 游戏）中击败人类水平的表现。演讲者还解释说，强化学习很重要，因为它可以让代理在比棋盘大得多的围棋等复杂游戏中制定长期策略。
00:05:00 在视频的这一部分，教授要求学生考虑如何使用深度学习构建一个可以学习在围棋游戏中取胜的代理。一种可能的数据集是游戏棋盘的输入输出对和该位置的获胜概率，但这很困难，因为很难表示在给定棋盘位置获胜的概率。另一种选择是观察职业选手的动作并将其记录为数据输入和输出，从而构建职业选手过去动作的数据集。然而，这也很困难，因为游戏中的状态太多，无法准确表示，而且由于不同的职业玩家有不同的策略，ground truth 很可能是错误的。还存在算法无法泛化的风险，因为这是一个策略问题，而不是简单的模式识别问题。
走向奇点 - 神经科学启发人工智能
走向奇点 - 神经科学启发人工智能本视频讨论了人工智能达到通用智能的潜力，以及在此过程中需要克服的各种挑战。
它还讨论了将机器人视为一个物种的可能性，以及这种方法的优缺点。
您可以在两者之间传输多少信息是有限的。这是标准计算机整体能力的一个非常有限的因素。相比之下，大脑以大规模并行的方式大量工作，每个神经元一直都在尽力而为。即使是我们目前拥有的最好的人工智能，仍然与大脑非常非常不同。它是……你可能会说它是受大脑启发的，但它不是复制大脑。大脑中有大量的反馈连接。很明显，当我们处理感官输入时，它会进入更高的大脑区域，并从我们看到的原始输入中得到进一步处理和抽象。但是也有大量的反馈从那些更高的区域返回到感知区域。而这种反馈指导我们寻找和
斯坦福 CS230：深度学习 | 2018 年秋季 |第 1 讲 - 课堂介绍与后勤，Andrew Ng
斯坦福 CS230：深度学习 | 2018 年秋季 |第 1 讲 - 课堂介绍与后勤，Andrew Ng
斯坦福CS230深度学习课程讲师Andrew Ng对课程进行了介绍，并对翻转课堂的形式进行了讲解。他强调了深度学习由于数字记录的增加而突然流行，从而允许更有效的深度学习系统。该课程的主要目标是让学生成为深度学习算法的专家，并了解如何应用它们来解决现实世界的问题。 Ng 强调实用知识在构建高效且有效的机器学习系统中的重要性，并希望系统地教授和推导机器学习算法，同时以正确的流程有效地实施它们。该课程将通过 Coursera 上的视频和 Jupyter 笔记本上的编程作业涵盖卷积神经网络和序列模型。
斯坦福大学 CS230 深度学习课程的第一讲介绍了将通过编程作业和学生项目开发的各种实际应用程序，这些应用程序可以根据学生的兴趣进行个性化和设计。过去学生项目的例子包括从自行车价格预测到地震信号检测。期末项目被强调为课程最重要的方面，助教团队和讲师提供个性化指导。还讨论了课程的后勤工作，包括为小组项目组建团队、在 Coursera 上参加测验，以及将课程与其他课程结合起来。
第 2 讲 - 深度学习直觉
斯坦福 CS230：深度学习 | 2018 年秋季 |第 2 讲 - 深度学习直觉
讲座的第一部分重点介绍深度学习的各种应用，包括图像分类、人脸识别和图像风格迁移。讲师解释了各种因素（例如数据集大小、图像分辨率和损失函数）在开发深度学习模型中的重要性。还讨论了使用深度网络对图像进行编码以创建有用表示的概念，重点是人脸识别中使用的三元组损失函数。此外，讲师还解释了使用 K-Means 算法进行图像分类的聚类以及从图像中提取样式和内容。总体而言，本部分向学生介绍了开发成功的深度学习模型所涉及的各种技术和注意事项。
视频的第二部分涵盖了各种深度学习主题，例如生成图像、语音识别和对象检测。演讲者强调了在遇到问题时咨询专家的重要性，以及成功的深度学习项目的关键要素：战略数据采集管道和架构搜索以及超参数调整。该视频还讨论了深度学习中使用的不同损失函数，包括对象检测损失函数，该函数包含一个平方根，可以比大盒子上的错误更严重地惩罚较小盒子上的错误。该视频最后回顾了即将到来的模块和作业，包括强制性的 TA 项目指导课程和周五的 TA 部分，重点是神经风格迁移和填写 AWS 表格以获得潜在的 GPU 学分。
第 3 讲 - 全周期深度学习项目
斯坦福 CS230：深度学习 | 2018 年秋季 |第 3 讲 - 全周期深度学习项目在这个关于全周期深度学习项目的讲座中，讲师强调了考虑构建成功的机器学习应用程序的各个方面的重要性，包括问题选择、数据收集、模型设计、测试、部署和维护。通过构建声控设备的例子，讲师讨论了深度学习项目中涉及的关键组件，并鼓励学生专注于对各自领域具有潜在积极影响和独特贡献的可行项目。讲师还强调了快速收集数据、在整个过程中做好笔记以及在开发过程中进行迭代的重要性，同时还讨论了语音激活和语音活动检测的具体方法。
讲座的第二部分侧重于机器学习项目中监控和维护的重要性，特别是需要持续监控和更新模型以确保它们在现实世界中表现良好。讲师解决了数据变化的问题，这可能导致机器学习模型失去准确性，并强调需要持续监控、数据收集和模型重新设计，以确保模型继续有效地工作。该讲座还讨论了在语音活动检测系统中使用非 ML 系统与经过训练的神经网络的影响，并建议手动编码的规则通常对变化的数据更稳健。讲师总结说，在为再训练模型收集数据时，需要密切关注数据隐私并征得用户同意。
为了应对这一挑战，在将音频剪辑传递给更大的神经网络进行分类之前，使用了一种更简单的算法来检测是否有人在说话。这种更简单的算法称为语音活动检测 (VAD)，是许多语音识别系统（包括手机中使用的系统）中的标准组件。
第 4 讲 - 对抗性攻击/GAN
斯坦福 CS230：深度学习 | 2018 年秋季 |第 4 讲 - 对抗性攻击/GAN
本讲座介绍了对抗样本的概念，这些样本是经过轻微修改以欺骗预训练神经网络的输入。本讲座解释了这些攻击如何工作的理论基础，并讨论了在深度学习中利用对抗样本的恶意应用。本讲座还介绍了生成对抗网络 (GAN) 作为一种训练模型的方法，该模型可以生成看起来像真实的图像，本讲座还讨论了 GAN 模型中生成器的成本函数。本讲座最后解释了在给定生成示例时 D 的输出的对数图。
该讲座涵盖了与生成对抗网络 (GAN) 相关的各种主题，包括训练 GAN 的技巧和窍门及其在图像到图像转换和使用 CycleGAN 架构的未配对生成对抗网络中的应用。还讨论了 GAN 的评估，其中人工注释、分类网络、Inception 分数和 Frechet Inception Distance 等方法是检查生成图像真实性的常用方法。
第 5 讲 - 人工智能 + 医疗保健
斯坦福 CS230：深度学习 | 2018 年秋季 |第 5 讲 - 人工智能 + 医疗保健
本讲座概述了人工智能在医疗保健中的应用。他细分了人工智能可以回答的问题类型，例如描述性、诊断性、预测性和规范性。然后，作者展示了他实验室的三个案例研究，展示了人工智能在不同医疗保健问题中的应用。一个例子是检测严重的心律失常，专家可能会误诊，但可能会被机器捕捉到。另一个例子是使用卷积神经网络来识别膝关节 MR 检查的异常，特别是识别 ACL 撕裂和半月板撕裂的可能性。最后，演讲者讨论了与医疗保健 AI 中的数据分发和数据扩充相关的问题。
第二部分涵盖与深度学习在医疗保健应用中的实施相关的各种主题。讨论了数据增强的重要性，正如一家公司解决自动驾驶汽车语音识别问题的解决方案所证明的那样，该问题是由人们在向后看时与虚拟助手交谈而引起的。还讨论了医疗保健应用程序迁移学习中涉及的超参数，例如决定添加多少层以及冻结哪些层。然后讲座转到图像分析，其中强调了为标记数据集添加边界的重要性。讨论了医学图像分析中对象检测和分割之间的优点和区别，并介绍了标记为零或一的医学图像的二元分类主题。讲座最后讨论了数据在深度学习中的重要性以及即将进行的课程评估。
第 6 讲 - 深度学习项目策略
斯坦福 CS230：深度学习 | 2018 年秋季 |第 6 讲 - 深度学习项目策略
在此视频中，演讲者讨论了选择一个好的指标来衡量机器学习项目是否成功的重要性。选择的指标应该反映手头的问题和期望的结果。演讲者提供了准确性、精确度、召回率和 F1 分数的示例，并解释了何时应使用每一项。他们还讨论了验证集和测试集之间的区别，并解释了为什么同时使用两者很重要。此外，演讲者强调需要一个基线模型作为比较点来衡量学习算法的有效性。最后，演讲者回答了听众提出的关于二元分类阈值的选择以及如何处理类不平衡的一些问题。
第 7 讲 - 神经网络的可解释性
斯坦福 CS230：深度学习 | 2018 年秋季 |第 7 讲 - 神经网络的可解释性在本次讲座中，讲师介绍了几种解释和可视化神经网络的方法，例如显着图、遮挡敏感度和类激活图。类激活图用于通过将输出映射回输入空间来解释神经网络的中间层，以可视化输入的哪些部分在决策过程中最具辨别力。这位教授还讨论了全局平均池化作为一种在卷积神经网络中维护空间信息的方式，以及反卷积作为一种对图像的高度和宽度进行上采样以完成图像分割等任务的方式。此外，本讲座探讨了卷积滤波器中正交性的假设，以及亚像素卷积如何用于可视化应用中的重建。
讲座涵盖了解释和可视化神经网络的各种方法，包括亚像素卷积、二维反卷积、上采样、反池化，以及 DeepViz 工具箱和 Deep Dream 算法等工具的使用。演讲者解释了网络第一层中的可视化过滤器如何有助于解释，但随着我们深入，网络变得更难理解。通过检查不同层的激活，演讲者展示了某些神经元如何对特定特征做出反应。虽然解释神经网络存在局限性，但可视化技术可以提供洞察力和潜在应用，例如分割、重建和对抗网络生成。
第 8 课 - 职业建议/阅读研究论文
斯坦福 CS230：深度学习 | 2018 年秋季 |第 8 课 - 职业建议/阅读研究论文在本次讲座中，Andrew Ng 教授就如何有效阅读研究论文并跟上快速发展的深度学习领域提供了建议。他强调在介绍和结论部分总结工作的重要性，并注意数字和表格。 Ng 还分享了职业建议，建议求职者在多个人工智能和机器学习领域拥有广泛而深入的知识，并专注于与个人而不是大品牌合作，以最大限度地提高增长机会。他建议通过课程和项目坚持阅读论文并培养水平和垂直技能，为机器学习打下坚实的基础。
第 9 讲 - 深度强化学习
斯坦福 CS230：深度学习 | 2018 年秋季 |第 9 讲 - 深度强化学习
讲座介绍了深度强化学习，它结合了深度学习和强化学习。强化学习用于在标签延迟的情况下做出良好的决策序列，并应用于机器人、游戏和广告等不同领域。深度强化学习用作为神经网络的 Q 函数代替了 Q 表。讲师讨论了应用深度强化学习的挑战，但描述了一种基于贝尔曼方程为 Q 分数创建目标值以训练网络的技术。该讲座还讨论了经验回放在训练深度强化学习中的重要性，以及 RL 算法中开发和探索之间的权衡。还讨论了深度强化学习在游戏 Breakout 中的实际应用。
该讲座讨论了与深度强化学习 (DRL) 相关的各种主题。讨论了 DRL 中的探索-开发权衡，并提出了一种使用超参数来决定探索概率的解决方案。探讨了人类知识在 DRL 中的重要性以及它如何增强算法决策过程。该讲座还涵盖了策略梯度、不同的实施方法以及过拟合预防。此外，还强调了稀疏奖励环境中的挑战，并简要讨论了最近一篇名为“统一基于计数的元数据进行探索”的论文中的解决方案。最后，讲座简要提到了 Redmon 等人的 YOLO 和 YOLO v2 论文。关于物体检测。