资料｜李飞飞CS231n课程最全的学习笔记

CS231n课程被称为CV领域最知名的网课受到一众计算机视觉爱好者的喜爱，作为主要授课教师的李飞飞更是业界知名大牛。据统计，2018 年该门课程有超过800人注册。这门课程每年都会更新内容，下面是该课程的相关学习内容。

课程信息

课程主页：http://cs231n.stanford.edu/

课程视频：

https://www.youtube.com/playlist?list=PLC1qU-LWwrF64f4QKQT-Vg5Wr4qEE1Zxk

https://ai.yanxishe.com/page/groupDetail/19

两个版本，一个是在油管上的，第二个在网易云课堂上

课件：

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

作业完整代码：

https://github.com/Burton2000/CS231n-2017

下面介绍一份该课程 CS231n 春季版本的汇总资料，整理的非常全，涵盖了 CS231n 课程的大部分知识点。

资料地址：

https://github.com/Burton2000/CS231n-2017

精炼笔记

从目录来看，完整地包含了 16 个课程内容。资料前两个部分是对课程做一个简单的介绍，后面 16 个子目录是课程的精炼笔记，包括图像分类、损失函数和优化、神经网络等知识点的笔记。总的来说，看完这篇图文并茂的汇总资料，会对李飞飞的这门课程有一个整体的逻辑结构。

下面来看该精炼笔记的一些示例。

1. 图像分类

2. 损失函数和优化

3. 训练神经网络

4. CNN 框架

5. RNN

6. 检测和分割

7. 生成模型

8. 深度强化学习

完整的精炼笔记内容请在上面给出的地址阅读。总的来说，这份精炼笔记作为学完视频和课程后的总结和自检还是非常不错的。