Afshine Amidi

Actual

Mi hermano gemelo Shervine y yo hemos tenido la suerte de impartir el curso CME 295: Transformers & Large Language Models en Stanford desde la primavera de 2025.

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Esta clase viene acompañada de un libro de texto con, por supuesto, un conjunto de guías de estudio. ¡No dudes en echarles un vistazo!

LIBRO

PDF Papel Web

HOJA DE REFERENCIA

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Pasado

Con mi hermano gemelo Shervine, creamos guías de estudio fáciles de digerir que destacan los puntos importantes de la clase que yo impartí en el MIT y las que él fue asistente de docencia (TA) en Stanford.

Hojas de referencia VIP para CS 221
Inteligencia Artificial

• Modelos basados ​​en reflejos
• Modelos basados ​​en estados
• Modelos basados ​​en variables
• Modelos basados ​​en la lógica

PDF Web

Hojas de referencia VIP para CS 229
Aprendizaje Automático

• Aprendizaje supervisado y no supervisado
• Aprendizaje profundo
• Consejos y trucos sobre aprendizaje automático
• Repasos de probabilidad, estadística, álgebra lineal y cálculo

PDF Web

Hojas de referencia VIP para CS 230
Aprendizaje Profundo

• Redes neuronales convolucionales
• Redes neuronales recurrentes
• Consejos y trucos sobre aprendizaje profundo

PDF Web

Hojas de referencia VIP para CME 102
Ecuaciones Diferenciales Ordinarias

• EDO de primer y segundo orden y aplicaciones
• Herramientas de álgebra lineal, cálculo y trigonometría
• Consejos sobre Matlab

PDF Web

Hojas de referencia VIP para CME 106
Probabilidad y Estadística para Ingenieros

• Conceptos clave del curso
• Tablas de distribución, preguntas comunes
• Consejos de Matlab y funcionalidades relacionadas con el curso

PDF Web

Guías de estudio para 15.003
Herramientas de ciencia de datos

• Recuperación de datos con SQL
• Manipulación y visualización de datos con R, Python
• Consejos de ingeniería con Git, Bash

PDF Web

Guías de estudio para 15.003
Modelado

• Preparación de datos (entrenamiento, prueba, validación)
• Aprendizaje supervisado (clasificación, regresión)
• Aprendizaje no supervisado (agrupamiento)
• Métricas de desempeño

Web