相信每一個(gè)學(xué)習(xí)人工智能的同學(xué)，都聽說(shuō)過(guò)斯坦福大學(xué)計(jì)算機(jī)視覺(jué)實(shí)驗(yàn)室推出的 CS231n 這門課。該門課程由 AI 界王牌導(dǎo)師李飛飛主講，作為一門計(jì)算機(jī)視覺(jué)的精講課程，它主要介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的應(yīng)用，涵蓋圖像分類、定位、檢測(cè)等視覺(jué)識(shí)別任務(wù)，以及其在搜索、圖像理解、應(yīng)用、地圖繪制、醫(yī)學(xué)、無(wú)人駕駛飛機(jī)和自動(dòng)駕駛汽車領(lǐng)域的前沿應(yīng)用。

如今，這門課程2020年新版開課啦！

地址：http://cs231n.stanford.edu/index.html

計(jì)算機(jī)視覺(jué)在我們的社會(huì)中已經(jīng)變得無(wú)處不在，在搜索、圖像理解、APP、地圖繪制、醫(yī)療、無(wú)人機(jī)和自駕車汽車等領(lǐng)域都有應(yīng)用。其中許多應(yīng)用的核心是視覺(jué)識(shí)別任務(wù)，如圖像分類、定位和檢測(cè)等。最近神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（又名 "深度學(xué)習(xí)"）方法的發(fā)展，大大提升了這些最先進(jìn)的視覺(jué)識(shí)別系統(tǒng)的性能。

本課程是對(duì)深度學(xué)習(xí)架構(gòu)細(xì)節(jié)的深入研究，重點(diǎn)是學(xué)習(xí)這些任務(wù)的端到端模型，特別是圖像分類。

在為期10周的課程中，學(xué)生將學(xué)習(xí)如何實(shí)現(xiàn)、訓(xùn)練和調(diào)試自己的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并詳細(xì)了解計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的前沿研究。最后的任務(wù)將涉及訓(xùn)練一個(gè)百萬(wàn)參數(shù)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并將其應(yīng)用于最大的圖像分類數(shù)據(jù)集（ImageNet）上。

我們將重點(diǎn)講授如何設(shè)置圖像識(shí)別問(wèn)題，學(xué)習(xí)算法（如反向傳播），訓(xùn)練和微調(diào)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際工程技巧，并引導(dǎo)學(xué)生通過(guò)實(shí)踐作業(yè)和最后的課程項(xiàng)目來(lái)指導(dǎo)學(xué)生。本課程的大部分背景和材料將來(lái)自于ImageNet挑戰(zhàn)賽。

任課導(dǎo)師

導(dǎo)師由李飛飛教授和他的兩個(gè)博士生Ranjay Krishna和Danfei Xu領(lǐng)銜教授。

第一章內(nèi)容

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