高能来袭，李飞飞计算机视觉经典课程上线，今年有啥不一样？

斯坦福的 CS231n 是深度学习和计算机视觉领域的经典课程之一。今年 4 月，由李飞飞主讲的 CS231n Spring 2018 又如约而至，截至目前，2018 年的课程视频仅对斯坦福的学生开放。

以下是CS231n Spring 2018的主要内容：

课程简介

本课程对深度学习架构进行了详细介绍，主要集中在端到端的模型，特别是图像分类任务上。

在 10 周的课程中，学生将学习执行、训练和调试自己的神经网络，并详细了解计算机视觉的前沿领域。最终，学生将完成包含数百万个参数的卷积神经网络的训练任务，并将其应用于最大的图像分类数据集（ImageNet）。

我们将重点介绍如何建立图像识别问题、相应的学习算法（例如反向传播）、训练网络的技巧，并引导学生进行实际操作，通过最终的课程项目。本课程的背景和材料的大部分内容来自 ImageNet 挑战赛。

先决条件

熟练掌握Python、C / C ++

大学微积分、线性代数

基本的概率和统计论

最好学习过 CS229 （机器学习课程）

课程大纲

课程大纲：

http://cs231n.stanford.edu/syllabus.html（部分课程的 Slides 已经可以下载）

课堂讲义：

https://cs231n.github.io/

总体上来说，今年的课程和去年的课程基本没有变化，除了 Lecture 8 以及特邀讲师。

今年的第 8 课除了去年的深度学习软件内容之外，还与时俱进地新增了 CPU、GPU 和 TPU 等硬件内容。

此外，去年该课程邀请了斯坦福博士 Song Han 以及“GANs之父” Ian Goodfellow 作为演讲嘉宾，今年的特邀嘉宾则是李飞飞高徒 Andrej Karpathy 以及加州大学伯克利分校教授 Jitendra Malik。

目前 CS231n Spring 2018 的视频还只对斯坦福学生开放，感兴趣的读者可以观看 CS231n Spring 2017 的课程视频：

YouTube 地址：https://www.youtube.com/playlist?list=PL3FW7Lu3i5JvHM8ljYj-zLfQRF3EO8sYv

Bilibili 视频地址：

http://www.bilibili.com/video/av13260183/#page=1

参考链接：

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

（来源： AI科技大本营）

—完—

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