2017 年 11 月 8 日，在北京国家会议中心举办的 AI WORLD 2017 世界人工智能大会开放售票！早鸟票 5 折，抢票倒计时 6 天开抢。还记得去年一票难求的AI WORLD 2016盛况吗？今年，我们邀请了冷扑大师”之父 Tuomas 亲临现场，且谷歌、微软、亚马逊、BAT、讯飞、京东和华为等企业重量级嘉宾均已确认出席。
吴恩达在斯坦福的机器学习课，是很多人最初入门机器学习的课，历史悠久，而且仍然是最经典的机器学习课程之一。当时因为这门课太火爆，吴恩达不得不弄了个超大的网络课程来授课，结果一不小心从斯坦福火遍全球，而后来的事情大家都知道了。
吴恩达这些年，从谷歌大脑项目到创立Coursera再到百度首席科学家再再到最新开设了深度学习deeplearning.ai，辗转多年依然对CS229不离不弃。用他自己的话来说，他还拿着斯坦福教职，很大程度就是想教这门课，俨然是教出了感情、教出了高度。经典课程，怎能错过？
这门课的宗旨就是手把手教你边学边做机器学习。因此，你可以先看去年的项目报告（http://cs229.stanford.edu/projects2016.html），含有运动与传感装置、声音与音乐、计算机视觉、金融与商业、机器学习、生命科学、自然语言、物理科学、理论与强化几大类别，结合起来然后再看最新的课程。
斯坦福CS229最新课程表
最新的课程时间从9月25日开始（是的，已经开始了），到12月15日结束。期间一共有21讲和4次项目活动，后者包括项目的提出、中期总结、评审和结案（writeup）。具体的课程安排如下：
简介
基本概念
监督学习
监督学习设置，LMS。
逻辑回归，感知，指数分布族
生成学习算法，高斯判别分析，朴素贝叶斯，支持向量机
模型选择和特征选择
集成方法：Bagging，Boosting
评估和调试学习算法
学习理论
偏差/方差tradeoff
项目提出（10月20日 11:59pm）
无监督学习
Clustering，K-means
EM，高斯混合
因子分析
PCA（主成分分析）
ICA（独立成分分析）
中期考试（11月8日）
Project milestones（11月17日 11:59pm）
强化学习和控制
MDP，贝尔曼方程
价值迭代和策略迭代
线性二次调节（LQR），LQG
Q学习，价值函数逼近
策略搜寻，强化，POMDP
深度学习
神经网络架构
前向/后向传播
矢量
对抗性
项目展示（12月12日）
项目结案（12月15日）
课程笔记及相关材料
吴恩达对应用机器学习算法的建议
CS229网站上还给出了吴恩达对应用机器学习算法的建议，也是非常实用的参考资料！
诊断调试学习算法很重要，用来debug的时间绝对是值得的，分析错误能让你对问题有更深刻的理解，从而设计出更好的算法。另外，吴恩达表示，找出诊断错误的方法往往来自于你自己的灵感。
他给出应用机器学习算法的两点建议：
仔细设计算法，然后implement；先快速做一个粗糙的prototype，诊断，弄好，再着手到大的细的模型上去。
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