斯坦福大学本科课程有哪些？
我2017年上过一门叫LAT 498的机器学习课，这门课是机器学习的核心课程，由斯坦福大学人工智能实验室主任Tommi S. Häkkinen 教授讲授。这门课程主要介绍机器学习方法，包括分类、聚类、优化、概率图模型等，课程内容丰富而且有趣。
另外，推荐上CS 170，这是斯坦福本科计算机系的核心课程（当然也是最难上的），课程由Coursera平台免费开放。CS 170授课老师是Ryan C. Hamilton老师，老师本人相当幽默，用简单的语言把复杂的理论讲的深入浅出。CS 170主要讲授算法设计与分析，包括搜索算法、数据结构、基本排序算法等等。学好这门课程的难度较大，需要花大量的时间和精力去做习题，并且最好能有编程基础。
推荐上STA 253/ECE 264/CS 264 (Introduction to Signal Processing)，这门课是信号处理入门的课程，由三位来自不同学院的老师联合授课，每个老师负责一部分内容。本课程涵盖离散信号与系统、数字信号处理的基础知识，还有Z变换、DFT、FFT这些重要概念以及他们的数值计算方法。如果上一门LAT 498的话，可以再上个这节课，一起学习机器学习和信号处理。
最后推荐上INFS 223/MENG 223 (Intro to Game Theory & RL)，这是一门研究随机决策和博弈论的经典课程。授课是Robert A. Wason 教授，课程主要内容是博弈论的基本概念、均衡理论、最优策略等方面的内容。如果有同学对博弈论感兴趣的话，这一门课会是一个很好的起点。