这不仅仅是一份内容合集，更是一个“带有偏见”的学习建议，因为没有偏见就没有取向，也就没有价值。
课程资源#
课程syllabus#
https://cs230.stanford.edu/syllabus/ ↗
b站上的deeplearning视频#
https://www.bilibili.com/video/BV1FT4y1E74V/ ↗
Youtube上的2025版Lecture视频#
https://www.youtube.com/playlist?list=PLoROMvodv4rNRRGdS0rBbXOUGA0wjdh1X ↗
Assignments 编程作业#
由于Github上不带答案的作业版本大多都是带有1.x版本的Tensorflow，而Coursera上的新版则是2.3版本的Tensorflow，而现在Coursera的Financial Aid “仅能”减免75%，对于一个中国大学生来说还是很贵。
所以我clone了一个Github上一个带答案的新版作业，然后请Windsurf帮我写了个python脚本，清除掉所有# YOUR CODE STARTS HERE和# YOUR CODE ENDS HERE之间的部分。
（抱歉Andrew NG，现在specialization又变贵了，申请学生之后也不能免费，而且要一个阶段一个阶段的申请，以后有钱了一定补票！）
Quiz 问答作业#
网上到处都是，而且有中文翻译。
学习建议#
1、学CS230而不是只学Coursera上的DeepLearning课程。#
强烈建议你不只是学习Coursera上面的DeepLearning课程，而是跟随CS230“翻转课堂”的步伐，综合学习这两者。
（Coursera课程是CS230的真子集，CS230会要求你按照一定顺序完成Coursera课程，并且辅以Lecture）
原因：在CS230比Coursera多出来的短短的几节Lecture中，你会高强度地思考并尝试回答老师上课提出来的讨论问题，并因此获得仅上Coursera 2倍的收获，但是你只多花了一点点时间。
另外，Coursera课程推出的时间较晚，而Lecture有2018和2025的版本，2025的版本会帮助你跟上时代，重点学习当下的前沿技术。
2、看2025版本的Lecture（而不是2018版本的）#
如果你还没开始看Lecture，直接开始看2025版本的即可。
如果你已经把2018版本的Lecture看过一遍了，那可以看一下2025版的以下几节课：
- Lecture 7: Agents, Prompts, and RAG ↗
这是2025年最显著的区别。
Andrew Ng 和 Kian Katanforoosh 会专门讲授 Agentic Workflows（智能体工作流）。 内容包括：何设计 ReAct 模式，如何让 LLM 调用工具（Tool use），以及如何搭建 RAG 系统来处理私有数据。
2018年完全没有这部分。（有一节新课上其实很幸福hhhh） - Lecture 3: Full Cycle of a DL project ↗（我实际看了之后觉得没必要）
AI会告诉你Lecture3也可以看看，但我觉得完全没必要，因为2025版的Lecture3本质上只提出了一个新东西：Data-Centric AI。 - Guest Lecture？
- 如果是看了2025版本的，是不是也可以看看2018版的Sequence部分？