私と双子の兄弟であるアフシンは、スタンフォード大学で次のコースを教えています：

• CME 295: Transformers & Large Language Models 2025年春から。

1:41:58

1:47:19

1:48:44

1:47:27

1:47:42

1:47:10

1:49:23

1:49:25

1:51:31

• CME 296: Diffusion & Large Vision Models 2026年春から。

1:46:26

1:48:48

1:47:34

近日公開

以前、彼がMITで教えたクラスと私がスタンフォード在学中にTAを務めたクラスの重要なポイントをまとめた、理解しやすい学習ガイドを作成しました。

コンピュータサイエンス

VIPチートシート: CS 221
人工知能

• 反射ベースのモデル
• 状態ベースのモデル
• 変数ベースのモデル
• 論理ベースのモデル

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VIPチートシート: CS 229
機械学習

• 教師あり学習と教師なし学習
• 深層学習
• 機械学習のヒントとコツ
• 確率、統計、線形代数、微積分のリフレッシャー

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VIPチートシート: CS 230
深層学習

• 畳み込みニューラルネットワーク
• 再帰型ニューラルネットワーク
• 深層学習のヒントとコツ

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計算数理工学

VIPチートシート: CME 102
常微分方程式

• 1階および2階の常微分方程式とその応用
• 線形代数、微積分、三角関数のツール
• Matlabのヒント

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VIPチートシート: CME 106
エンジニアのための確率と統計

• コースの主要概念
• 分布表、よくある質問
• Matlabのヒントとコース関連機能

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データサイエンス

学習ガイド: 15.003
データサイエンスツール

• SQLによるデータ取得
• R、Pythonによるデータ操作と可視化
• Git、Bashによるエンジニアリングのヒント

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学習ガイド: 15.003
モデリング

• データ準備（訓練、テスト、検証）
• 教師あり学習（分類、回帰）
• 教師なし学習（クラスタリング）
• パフォーマンス指標

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