一步上手深度学习!斯坦福李飞飞视频课程汉化版大放送 !(附学习资料)

2017 年 9 月 8 日 数据派THU

来源:大数据文摘

本文长度为767字,建议阅读3分钟

本课程为Stanford CS231n 2016 Winter学期汉化视频,为你介绍深度学习与神经网络。

课程概述


本课程属于机器学习的深化课程,主要是介绍深度学习(尤其是卷积神经网络和与其相关的框架)在计算机视觉领域的应用,内容涵盖多种神经网络具体结构与训练应用细节,以及针对大规模图像识别,物体定位,物体检测,图像风格迁移,图像理解描述与视频内容识别等问题的前沿解决思路。


适用人群


有一定数学与计算机基础,希望了解深度学习与神经网络的同学。


讲师介绍


李飞飞教授现为斯坦福大学(Stanford)计算机系教授、斯坦福人工智能实验室、视觉实验室主任。


  • 英文视频地址
    https://www.youtube.com/playlist?list=PLkt2uSq6rBVctENoVBg1TpCC7OQi31AlC

  • 课程主页
    http://cs231n.stanford.edu/


课程列表


计算机视觉历史回顾与介绍(上)

http://study.163.com/course/courseLearn.htm?courseId=1003223001#/learn/video?lessonId=1003659005&courseId=1003223001


计算机视觉历史回顾与介绍(中

http://study.163.com/course/introduction/1003223001.htm


计算机视觉历史回顾与介绍(下

http://study.163.com/course/introduction/1003223001.htm


数据驱动的图像分类方式:K最近邻与线性分类器(上)

http://study.163.com/course/introduction/1003223001.htm


数据驱动的图像分类方式:K最近邻与线性分类器(下

http://study.163.com/course/introduction/1003223001.htm


线性分类器损失函数与最优化(上)

http://study.163.com/course/introduction/1003223001.htm


线性分类器损失函数与最优化(下)

http://study.163.com/course/introduction/1003223001.htm


反向传播与神经网络初步(上)

http://study.163.com/course/introduction/1003223001.htm


反向传播与神经网络初步(下)

http://study.163.com/course/introduction/1003223001.htm


神经网络训练细节part1(上)

http://study.163.com/course/introduction/1003223001.htm


神经网络训练细节part1(下)

http://study.163.com/course/introduction/1003223001.htm


神经网络训练细节part2(上)

http://study.163.com/course/introduction/1003223001.htm


神经网络训练细节part2(下)

http://study.163.com/course/introduction/1003223001.htm


卷积神经网络详解(上)

http://study.163.com/course/introduction/1003223001.htm


卷积神经网络详解(下)

http://study.163.com/course/introduction/1003223001.htm


迁移学习之物体定位与检测(上)

http://study.163.com/course/introduction/1003223001.htm


迁移学习之物体定位与检测(下)

http://study.163.com/course/introduction/1003223001.htm


卷积神经网络的可视化与进一步理解(上)

http://study.163.com/course/introduction/1003223001.htm


卷积神经网络的可视化与进一步理解(下)

http://study.163.com/course/introduction/1003223001.htm


循环神经网络(上)

http://study.163.com/course/introduction/1003223001.htm


循环神经网络(下)

http://study.163.com/course/introduction/1003223001.htm


卷积神经网络工程实践技巧与注意点(上)

http://study.163.com/course/introduction/1003223001.htm


卷积神经网络工程实践技巧与注意点(下)

http://study.163.com/course/introduction/1003223001.htm


深度学习开源库使用介绍(上)

http://study.163.com/course/introduction/1003223001.htm


深度学习开源库使用介绍(下)

http://study.163.com/course/introduction/1003223001.htm


图像分割与注意力模型(上)

http://study.163.com/course/introduction/1003223001.htm


图像分割与注意力模型(下)

http://study.163.com/course/introduction/1003223001.htm


视频检测与无监督学习(上)

http://study.163.com/course/introduction/1003223001.htm


视频检测与无监督学习(下)

http://study.163.com/course/introduction/1003223001.htm


来自Jeff Dean的受邀报告(上)

http://study.163.com/course/introduction/1003223001.htm


来自Jeff Dean的受邀报告(下)

http://study.163.com/course/introduction/1003223001.htm


编辑:王璇

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李飞飞,女,1976年出生于北京,长在四川,16岁随父母移居美国新泽西州。 2015年12月1日,入选2015年“全球百大思想者”。2018年3月,获“影响世界华人大奖”。 现为美国斯坦福大学教授、斯坦福大学人工智能实验室与视觉实验室负责人、谷歌云人工智能和机器学习首席科学家,斯坦福以人为本人工智能研究院共同院长。
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