• 课程视频：https://www.youtube.com/watch?v=_NLHFoVNlbg

• 课程主页：https://online.stanford.edu/courses/cs230-deep-learning

这是该课程的教职工阵容：

吴恩达：人工智能科学家与教育家，现为 DeepLearning.AI 创始人、Landing AI 执行主席，并兼任斯坦福大学计算机系兼职教授。他曾联合创建 Google Brain、担任百度首席科学家、联合创办 Coursera，致力于推动深度学习与 AI 教育普及。

Kian Katanforoosh：Workera 的联合创始人兼首席执行官，也在斯坦福大学长期担任CS2230的课程讲师。他曾入选《福布斯》「30 Under 30」榜单，专注于技能智能与人工智能在人才发展中的应用。

据讲师 Kian Katanforoosh 介绍，今年的 CS230 课程将新增关于 GPT-5 的教学内容，深入讲解 OpenAI 于今年 8 月发布的 GPT-5 模型。

新增的内容包括：

• "过度拒绝"与安全补全方案
• API 参数（如详细程度和推理强度）
• 成本节约技术，例如提示缓存与 token 优化
• GPT-5、GPT-5-mini 与 GPT-5-nano 三者在性能、成本及延迟间的平衡考量
• 如何实现快速与深度推理模式间的路由切换
• 导向性与个性化：调控语气、风格及行为表现
• 基于 LLMs 的编程实践：从工具辅助到自主调试
• GPT-5 揭示的扩展法则、涌现现象及架构趋势

CS230 是自 2017 年起开设，是斯坦福大学计算机科学系的一门研究生课程，它由知名教授 Andrew Ng（吴恩达） 及其团队主讲，属于深度学习领域的权威入门与进阶课程。

深度学习是 AI 领域最炙手可热的技能之一。该课程将助你掌握深度学习精髓，学习神经网络构建方法，并了解如何成功开展机器学习项目。其中，涵盖了卷积神经网络、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、Adam 优化算法、Dropout 正则化、批量归一化（BatchNorm）、Xavier/He 初始化等内容；同时，涉及医疗健康、自动驾驶、手语识别、音乐生成和自然语言处理等领域的实际案例。

CS230 2025 课程持续约 10 周。这里总结了该课程目前的日程，你可以在课程大纲页下载相应的材料：

另外，在考虑学习这门课程之前，你应该先具备以下能力：

• 具备概率论基础

• 掌握基础统计学与数据科学知识

• 具备线性代数基础
  

• 掌握基本的计算机科学原理和技能，达到能够编写较为复杂计算机程序的程度。