stanford基本上绝大部分课程主页都包含了完整的大纲、讲义、作业、Lab 甚至是视频的课程信息，非常适合自学，完整的课程列表及其网址：https://docs.google.com/spreadsheets/d/1zfw8nPvJeewxcFUBpKUKmAVE8PjnJI7H0CKimdQXxr0/htmlview

编程

C541：The Python Programming Language（Python编程语言）
链接：https://stanfordpython.com/#/

CS108：Object-Oriented Systems Design（面向对象系统设计）

链接：http://web.stanford.edu/class/cs108/

CS106A：Programming Methodology（编程方法论）
链接：http://web.stanfordedu/class/cs106a/

CS106B：Programming Abstractions（抽象编程）
链接：https://web.stanford.edu/class/cs106b/

CS151：Logic Programming（逻辑编程）
链接：http://logicprogramming.stanford.edu/stanford/inde

CS242：Programming Languages（编程语言）
链接：https://web.stanford.edu/class/cs242/

算法

CS166：Data Structures（数据结构）
链接：http://web.stanford.edu/class/cs166/

CS161：Desgin and Analysis of Algorithms（算法设计和分析）
链接：https://stanford-cs161.github.io/winter2021/

CS261：Optimization and Algorithmic Paradigm （优化与算法范式）
链接：http://web.stanford.edu/~ashishg/cs261/

机器学习

C229：Machine Learming（机器学习）
链接：http://cs229.stanford.edu

CS224W：Machine Learning with Graphs（图机器学习）
链接：http://web.stanford.edu/class/cs224w/

CS129：Applied Machine Learming（应用机器学习）
链接：https://web.stanford.edu/class/cs129/

CS329S：Machine Learning Systems Design（机器学习系统设计）
链接：https://stanford-cs329s.github.io/index.html

CS228：Probabilistic Graphical Models（概率图模型）
链接：https://cs228.stanford.edu

深度学习

CS230：Deep Learning（深度学习）
链接：http://cs230.stanford.edu

CS221：Artificial Inteligence:Principles & Techniques（人工智能：原理和技术）
链接：https://stanford-cs221.github.io/spring2021/

CS224N：Natural Language Processing with Deep Learning（深度学习自然语言处理）
链接：https://cs.stanford.edu/courses/schedules/2020-20

CS231N：Convolutional Neural Networks for Visual Recognition（视觉识别的卷积神经网络）
链接：http://cs231n.stanford.edu

CS131：Computer Vision:Foundations and Applications（计算机视觉：基础和应用）
链接：http://vision.stanford.edu/teaching/cs131_fall2021

文章来源: andyguo.blog.csdn.net，作者：山顶夕景，版权归原作者所有，如需转载，请联系作者。

原文链接：andyguo.blog.csdn.net/article/details/118666285