斯坦福教授推荐的暑期自学书单+MOOC课程表

一、计算机科学核心书单

1. 算法与数据结构

• 书籍：

• 《算法导论》（CLRS） - Thomas Cormen（MIT）推荐，斯坦福CS161指定教材

• 《Algorithm Design》 - Tim Roughgarden（斯坦福CS261主讲）

• MOOC：

• 包含分治、图算法、NP完全性等模块，含Python/Java实战项目

• Algorithms Specialization（斯坦福/Coursera）

2. 操作系统与系统设计

• 书籍：

• 《Operating Systems: Three Easy Pieces》 - Remzi Arpaci-Dusseau（威斯康星）推荐，斯坦福CS140参考书

• 《Designing Data-Intensive Applications》 - Martin Kleppmann（剑桥）推荐

• MOOC：

• 含Packet Tracer网络模拟实战

• Stanford CS144: Introduction to Computer Networking（YouTube）

二、人工智能与机器学习

1. 深度学习基础

• 书籍：

• 《Deep Learning》 - Ian Goodfellow等（Bengio推荐）

• 《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow》 - Aurélien Géron（Google）

• MOOC：

• 含神经网络调参、卷积网络、序列模型项目

• Deep Learning Specialization（Andrew Ng/Coursera）

2. 前沿领域突破

• 书籍：

• 《Reinforcement Learning: An Introduction》 - Richard S. Sutton（强化学习之父）

• 《Probabilistic Machine Learning: An Introduction》 - Kevin Murphy（Google）

• MOOC：

• 涵盖MLOps、模型部署、分布式训练

• CS329S: Machine Learning Systems Design（斯坦福在线）

三、数学与理论基石

1. 线性代数与优化

• 书籍：

• 《Linear Algebra Done Right》 - Sheldon Axler（芝加哥大学）

• 《Convex Optimization》 - Stephen Boyd（斯坦福EE364主讲）

• MOOC：

• 提供课程讲义+MATLAB/Python习题

• EE364: Convex Optimization（斯坦福官网）

2. 离散数学与概率论

• 书籍：

• 《Mathematics for Computer Science》 - Eric Lehman等（MIT）

• 《Introduction to Probability》 - Joseph K. Blitzstein（哈佛）

• MOOC：

• 含Jupyter Notebook概率建模案例

• Probability for Computer Scientists（斯坦福CS109）

四、创业与创新思维

1. 技术创业方法论

• 书籍：

• 《Zero to One》 - Peter Thiel（PayPal创始人）

• 《The Lean Startup》 - Eric Ries（硅谷创业教父）

• MOOC：

• 含用户画像、MVP设计、融资路演模版

• Stanford Startup Garage（edX）

2. 科技伦理与领导力

• 书籍：

• 《The Innovators》 - Walter Isaacson（乔布斯传作者）

• 《The Alignment Problem》 - Brian Christian（AI伦理）

• MOOC：

• 分析自动驾驶、AI医疗的伦理困境

• CS182: Ethics, Public Policy, and Technological Change（斯坦福）

五、学习组合建议

1. 技术型路径（CS/AI）

• 书单：CLRS算法导论 + 《Deep Learning》

• MOOC：

• 上午：Coursera算法专项（2小时）

• 下午：CS144计算机网络（1.5小时）

• 晚上：Kaggle竞赛实战（2小时）

2. 交叉学科路径（AI+创业）

• 书单：《Probabilistic Machine Learning》 + 《Zero to One》

• MOOC：

• 上午：Andrew Ng深度学习专项（2小时）

• 下午：Stanford Startup Garage（1.5小时）

• 晚上：阅读AI伦理案例（1小时）

六、资源获取技巧

1. 免费教材：

• 访问LibGen获取电子版（非合法，慎用）

• 斯坦福教授个人主页常公开课程讲义（如Stephen Boyd的《Convex Optimization》）

2. MOOC证书：

• 申请Coursera助学金（需500字英文陈述）

• 使用Class Central筛选高评分课程

总结公式：
暑期学习ROI = （核心领域深度 × 资源权威性） ÷ 时间碎片化程度
按此书单与MOOC组合，每日投入4-6小时，60天可完成相当于斯坦福1/4学分的知识储备，为升学/求职构建硬核知识体系。

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