李飞飞计算机视觉经典课程上线，今年都有哪些新内容？

【AI 科技大本营按】斯坦福的 CS231n 是深度学习和计算机视觉领域的经典课程之一。今年 4 月，由李飞飞主讲的 CS231n Spring 2018 又如约而至，截至目前，2018 年的课程视频仅对斯坦福的学生开放，今天，营长将为大家推荐两门适合不同学生类型的课程资源。

▌CS231n Spring 2018

课程简介

本课程对深度学习架构进行了详细介绍，主要集中在端到端的模型，特别是图像分类任务上。在 10 周的课程中，学生将学习执行、训练和调试自己的神经网络，并详细了解计算机视觉的前沿领域。最终，学生将完成包含数百万个参数的卷积神经网络的训练任务，并将其应用于最大的图像分类数据集（ImageNet）。我们将重点介绍如何建立图像识别问题、相应的学习算法（例如反向传播）、训练网络的技巧，并引导学生进行实际操作，通过最终的课程项目。本课程的背景和材料的大部分内容来自 ImageNet 挑战赛。



先决条件

• 熟练掌握Python、C / C ++

• 大学微积分、线性代数

• 基本的概率和统计论

• 最好学习过 CS229 （机器学习课程）

课程大纲

课程大纲：http://cs231n.stanford.edu/syllabus.html（部分课程的 Slides 已经可以下载）

课堂讲义：https://cs231n.github.io/



总体上来说，今年的课程和去年的课程基本没有变化，除了 Lecture 8 以及特邀讲师。

今年的第 8 课除了去年的深度学习软件内容之外，还与时俱进地新增了 CPU、GPU 和 TPU 等硬件内容。



此外，去年该课程邀请了斯坦福博士 Song Han 以及“GANs之父” Ian Goodfellow 作为演讲嘉宾，今年的特邀嘉宾则是李飞飞高徒 Andrej Karpathy 以及加州大学伯克利分校教授 Jitendra Malik。

目前 CS231n Spring 2018 的视频还只对斯坦福学生开放，感兴趣的读者可以观看 CS231n Spring 2017 的课程视频：

• YouTube 地址：

  https://www.youtube.com/playlist?list=PL3FW7Lu3i5JvHM8ljYj-zLfQRF3EO8sYv

• Bilibili 视频地址：

  http://www.bilibili.com/video/av13260183/#page=1（由微博博主@爱可可老师上传）

参考链接：http://cs231n.stanford.edu/index.html（课程官网）

作为 AI 垂直媒体的运营者，营长经常收到大家的来信，很喜欢营长推荐的课程资源，但是由于大部分是英文资源，或者由于“你懂的”网络原因，导致在实际操作过程中，一些读者并不能如愿参加课程的学习。

为了满足这部分读者的诉求，营长推荐一下自家出品的人工智能课程，本课程不但包含了系统的计算机视觉方向的概念，还有生动的案例教学，主讲人为智亮老师和卿来云老师。





其中智亮老师是著名的识花应用花伴侣的作者，花伴侣是一款精准而专业的拍照识花工具，当你在看到不认识的花时，用花伴侣手机 APP 拍一张照片，就能快速识别出花的名字、品种以及它的花语、药用价值等。目前，花伴侣能识别中国野生及栽培植物 3000 属，近 5000 种，几乎涵盖身边所有常见花草树木。

卿来云老师是中国科学院大学计算机与控制学院副教授 ，讲授研究生课程机器学习十余年，研究方向为机器学习在计算机视觉领域的应用，作为项目负责人承担国家 863 项目和国家自然科学基金项目多项，发表学术论文 70 余篇。

人工智能工程师课程简介

本课程主要针对本科毕业人群或研究生毕业人群，课程分为三个阶段，共 4 个月。

第一个阶段为：机器学习原理及商品推荐系统实现；

第二个阶段为：深度学习原理及实战项目强化训练；

第三个阶段为：四个工业级实战项目及成果展示，从机器学习到深度学习，再到项目实战，真正做到层层深入。



课程大纲



本课程的优势在于拥有系统教学，讲师将针对每个人的基础和学习情况，制定个人专属学习计划，保证每位同学的学习成果。课程还将提供工业级真实数据集与完善的 GPU 云实验平台供学员真枪实战，更有有助教在线答疑，辅导课后作业，不定期分享学习资料。

课程结束后，讲师会对学生进行专业的就业指导，部分优秀学员可获得直推企业的资格。人工智能工程师课程因其针对性强，属于速成班课程，学费稍高于大学一年的学费。

大家可根据自身的特点来选择自己适合的课程，最后营长预祝大家学业有成，年薪百万！扫码添加 CSDN 小姐姐的微信，报营长粉丝，即可获得 2000 元课程优惠券。

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