李飞飞亲自教授的斯坦福计算机视觉公开课： CS231n：计算机视觉深度学习
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“计算机视觉在当今社会已无处不在，其应用涵盖搜索、图像理解、App、地图测绘、医疗、无人机和自动驾驶汽车等领域。许多这类应用的核心是视觉识别任务，例如图像分类、定位和检测。神经网络（又称“深度学习”）方法的最新发展，极大地提升了这些顶尖视觉识别系统的性能。

本课程将深入探讨深度学习架构的细节，重点关注为这些任务（尤其是图像分类）学习端到端模型。在为期 10 周的课程中，学生将学习如何实现并训练自己的神经网络，并对计算机视觉领域的前沿研究有深入的了解。

此外，最终的课程作业将让学生有机会在自选的真实世界视觉问题上，训练并应用一个拥有数百万参数的神经网络。通过多个动手实践的作业和最终的课程项目，学生将掌握建立深度学习任务所需的工具集，以及训练和微调深度神经网络的实用工程技巧。”

课程主页可以下载ppt和参考资料等。教学视频正在youtube上更新：www.youtube.com/playlist?list=PLoROMvodv4rOmsNzYBMe0gJY2XS8AQg16

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