分享 | 李飞飞斯坦福CS231n，原来学霸们都是这么学的

偷偷刷了好多遍李飞飞主讲的斯坦福 CS231n，却还是不知道实战应用？明明收割了几个 G 的资源和代码，却还没发现隐藏知识点？

3 月 28 日起，雷锋字幕组联合 AI 慕课学院推出 3 期以「斯坦福深度视觉识别课CS231n」为主题的 Live 实战分享课。（原创代码+论文解读+场景应用+实用套路）

活动邀请到来自 CHISON 医学影像、BIGO LIVE、某金融科技的 3 位资深算法工程师，分享他们的视觉识别实战经验。

第二期《咱来深入聊聊图像分类和网络优化》将于 4 月 2 日（周一）20:30 开场！

／实战分享课／

 分享人 

我是李振，现就职于 BIGO。北京航空航天大学获博士学位，原中国舰船研究院高级工程师。

Machine Learning（Pattern Recognition）科班出身，做过分布式系统开发的码农、焊过电路板、调过 DSP/FPGA，玩过 Computer Vision 和 Compressed Sensing 相关的一些数学的东西，在体制内也拿到了副高的 title。在这波大潮里，又回归到 Deep Learning。从事图像分类和语音识别的方向。

 分享提要 

近两年，关于 Deep Learning 的技术呈现指数级爆发。每天都会有各种模型、算法的新突破、新进展通过各种信息渠道渗透过来。不由自主的追踪这些进展，耗费巨大时间和精力，疲于奔命，最后，只剩下由衷的感叹…如果，你不是硕士/博士在读，有论文的压力。其实，大可不必。

所有模型、算法都只是工具。来壶茶，大家坐下来聊一聊。用这些工具，我们能做什么事情？怎么做？如何做好？抛砖引玉，今天我先来分享一下「图像分类和网络优化」。

 分享时间 

4 月 2 日（周一）20:30 - 21:30

 参与方式 

扫描下方海报二维码可免费入场

第一期《我来手把手教你用 TensorFlow 实现 DQN》回放地址：

www.mooc.ai/course/477

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