斯坦福大学李飞飞教授新课-视觉识别的卷积神经网络

    导读

斯坦福大学人工智能系列课程CS231n新增一课,2019年春季开设视觉识别的卷积神经网络(Convolutional Neural Networks for Visual Recognition)课程。该课程由李飞飞教授团队讲授。


编译 | Xiaowen





课程主页:http://cs231n.stanford.edu/index.html

课程日历http://cs231n.stanford.edu/syllabus.html


【课程介绍】

计算机视觉在我们的社会中已经变得无处不在,在搜索、图像理解、应用程序、地图、医学、无人机和无人驾驶汽车方面都有应用。这些应用的核心是图像分类、定位和检测等视觉识别任务。神经网络(又称“深度学习”)方法的最新发展极大地提高了这些最先进的视觉识别系统的性能。本课程是对深度学习体系结构的深入研究,重点是学习这些任务的端到端模型,特别是图像分类。在为期10周的课程中,学生将学习如何实现、训练和调试自己的神经网络,并对计算机视觉的前沿研究有详细的了解。最后的任务将包括训练一个数百万参数的卷积神经网络,并将其应用于最大的图像分类数据集(ImageNet)。我们将着重讲授如何设置图像识别问题、学习算法(如反向传播)、训练和微调网络的实用工程技巧,并指导学生完成手工作业和最后的课程项目。本课程的大部分背景和材料将来自ImageNet Challenge。


【授课团队】


授课团队来自由李飞飞教授领导的斯坦福大学视觉实验室,主讲老师为李飞飞教授,Justin Johnson和Serena Yeung. 助教团队多达23人。



【课程内容】

  • 第一节:课程简介:计算机视觉概述、历史背景课程介绍

  • 第二节:图像分类:数据驱动的k近邻方法,线性分类I

  • 讨论课:Python,Numpy,Google Cloud

  • 第三节:损失函数及优化:线性分类II,高级表示、图像特征优化、随机梯度下降

  • 第四节:神经网络简介:反向传播、多层感知机、神经网络视角

  • 第五节:卷积神经网络:简介、卷积和池化、多种卷积网络

  • 第六节:深度学习软件:PyTorch, TensorFlow, 动态和静态计算图

  • 讨论课:TBA

  • 第七节:训练神经网络part1

  • 第八节:训练神经网络part2: 更新规则、集成、数据增强、迁移学习

  • 第九节:CNN结构:AlexNet,VGG,GoogleNet, RestNet, etc.

  • 第十节:循环神经网络:RNN、LSTM、GRU、语言模型、图像解释、视觉问答、soft attention

  • 第十一节:无监督学习

  • 第十二节:检测和分割

  • 第十三节:视觉和理解:特征可视化、对抗、风格迁移

  • 第十四节:深度强化学习:策略梯度、hard attention、Q-learning

  • 第十五节:Invited Talk: TBA

  • 第十六节:Neuroscience and AI(Dan Yamins) 

  • 第十七节:以人为中心的AI


【课程Slides便捷下载】

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