大家好，我是东哥呀。
这次要和大家推荐个良心学习资源：斯坦福公开课。这所名校想必也不用我过多介绍了，CS专业相当的强悍，之所以能够成为公开课，是因为无论从师资，教学方法，还是课程质量都已经足够优秀了，公开出来可以帮助更多没有学习机会的人。
因此，如果你没有机会去名校学习，也在从事相关工作，不如看看它的公开课。
下面这份列表是知乎@成为文艺复兴人从 Hackernews 上看到一份比较完整的 stanford 的计算机课程列表，共 88 门课，包括人工智能、编程、计算机系统、计算机网络、数据库、算法、机器人、大数据等，每门课都有一个课程主页链接，而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。
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下面是东哥筛选的一些大家可能比较感兴趣的课程，完整excel名单可在文末获取。
一、编程
C541：The Python Programming Language（Python编程语言）
链接：/#/
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/
二、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/winter/
CS261：Optimization and Algorithmic Paradigm （优化与算法范式）
链接：http://web.stanford.edu/~ashishg/cs261/
三、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
四、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/spring/
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/-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_fall
完整可编辑excel文档，可以微信搜一搜「Python数据科学」发送消息：斯坦福，即可获取。
