StanfordCS224W
- 难度
- 中阶
- 形式
- 大学课程
- 语言
- 英文
- 规模
- 19 个课节
- 内容费用
- 免费
- 动手
- 需要动手环境
使用限制
讲义公开；作业 Notebook 在 Colab 运行，课堂录像需要斯坦福账号。
- 练习与作业
- Google 账号（作业在 Colab 运行）
- 补充内容
- 课堂录像需要斯坦福账号
学完你能
- 学习图数据上的机器学习与表示方法
适合你吗
适合
已具备机器学习、线性代数、图和 Python 基础，想系统学习图机器学习的学习者。
暂不适合
前置知识不足、需要作业批改或学分证书的人：公开旁听一般不含批改、考试和证书，部分视频也可能不公开。
需要先会
建议先具备：机器学习、线性代数、图和 Python（本站建议）。正式选课要求见原站 syllabus。
课程特点
- 内容侧重
- 按内容目录判断
- 练习与项目
- 按课表完成 Colab 0–5、Homework 1–3 与课程项目。先从 Colab 0/1 开始；校外学习者不能获得课程评分。 运行官方 Colab notebook 需要学习者 Google 账号；先创建个人副本，只运行安装和导入检查，避免自动训练。GPU 额度与可用性由 Colab 决定，不承诺免费 GPU。Canvas 录像需学校权限；后续未发布课件继续使用课表入口。
- 学习时长
- 19 个课节原站未给出统一学习时长；实际用时取决于已有基础。
- 内容费用
- 免费各讲幻灯片与课程笔记公开免费，往期网站资料可查；本学期录像需 Stanford 账号（Canvas）
来源与使用须知
- 原始资源
- Stanford CS224W 收录版本：2026 秋
- 收录时间
- 本站首次收录 2026-10-10
- 指南参考
- 官方课节顺序及材料入口
版权与转载
- 课程材料未标明许可：仅供个人学习，转载、修改或商用前请先联系原作者。
- 本站只提供原始链接和学习指南，不转载、不镜像课程材料；引用时请注明原作者与出处。