相信每一個學習人工智能的同學，都聽說過斯坦福大學計算機視覺實驗室推出的 CS231n 這門課。該門課程由 AI 界王牌導師李飛飛主講，作為一門計算機視覺的精講課程，它主要介紹神經網絡在計算機視覺領域的應用，涵蓋圖像分類、定位、檢測等視覺識別任務，以及其在搜索、圖像理解、應用、地圖繪製、醫學、無人駕駛飛機和自動駕駛汽車領域的前沿應用。
如今，這門課程2020年新版開課啦！
地址：http://cs231n.stanford.edu/index.html
計算機視覺在我們的社會中已經變得無處不在，在搜索、圖像理解、APP、地圖繪製、醫療、無人機和自駕車汽車等領域都有應用。其中許多應用的核心是視覺識別任務，如圖像分類、定位和檢測等。最近神經網絡（又名 "深度學習"）方法的發展，大大提升了這些最先進的視覺識別系統的性能。
本課程是對深度學習架構細節的深入研究，重點是學習這些任務的端到端模型，特別是圖像分類。
在為期10周的課程中，學生將學習如何實現、訓練和調試自己的神經網絡，並詳細瞭解計算機視覺領域的前沿研究。最後的任務將涉及訓練一個百萬參數卷積神經網絡，並將其應用於最大的圖像分類數據集（ImageNet）上。
我們將重點講授如何設置圖像識別問題，學習算法（如反向傳播），訓練和微調網絡的實際工程技巧，並引導學生通過實踐作業和最後的課程項目來指導學生。本課程的大部分背景和材料將來自於ImageNet挑戰賽。
任課導師
導師由李飛飛教授和他的兩個博士生Ranjay Krishna和Danfei Xu領銜教授。
第一章內容
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