时隔8年，AI女神李飞飞团队CS231N计算机视觉课程来了！

最新推荐文章于 2025-12-11 21:18:03 发布

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#计算机视觉 #人工智能 #AI #深度学习 #斯坦福 #李飞飞

距离上一个公开视频和配套资料的2016-2017版CS231N已经过去8年了

无数CVer入门时看的课程

如今2025版已正式上线，由李飞飞及其助教团队主讲

课程网址：https://cs231n.stanford.edu/

YouTube上已公开全部18门课

简介

计算机视觉在我们的社会中已无处不在，其应用涵盖搜索、图像理解、应用程序、地图、医学、无人机和自动驾驶汽车等。许多此类应用的核心是视觉识别任务，例如图像分类、定位与检测。近期神经网络（又称“深度学习”）方法的进展，大幅提升了这些先进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，重点学习面向这些任务的端到端模型，尤其是图像分类。在为期10周的课程中，学生将学会实现并训练自己的神经网络，并深入了解计算机视觉领域的前沿研究。此外，期末作业将让他们有机会在自己选定的真实视觉问题上训练并应用拥有数百万参数的网络。通过多次动手实践作业和期末项目，学生将掌握搭建深度学习任务的工具集，以及训练和微调深度神经网络的实用工程技巧

大纲

第 1 讲：导论
第 2 讲：线性分类器的图像分类
第 3 讲：正则化和优化
第 4 讲：神经网络与反向传播
第 5 讲：使用 CNN 进行图像分类
第 6 讲：卷积网络架构
第 7 讲：循环神经网络
第 8 讲：注意力机制与 Transformer
第 9 讲：目标检测、图像分割、可视化和理解
第 10 讲：视频理解
第 11 讲：大规模分布式训练
第 12 讲：自监督学习
第 13 讲：生成模型（1）
第 14 讲：生成模型（2）
第 15 讲：三维视觉
第 16 讲：视觉与语言
第 17 讲：机器人学习
第 18 讲：以人为本的人工智能

另外我们打磨了一套的 AI人工智能入门到实战学习路线（已经迭代过13次），包含计算机视觉、机器学习、深度学习和自然语言处理等等，还会新增热门技术点，根据规划好的路线学习只需4-6个月左右（很多同学通过学习已经发表了 sci 二区及以下、ei会议等级别论文）【也能带着打天池、kaggle等竞赛】

能够提升大家这些科研能力：