斯坦福系列課程：教你用CNN進行視覺識別（全部視頻放出）

允中 發自 稻香湖
量子位 報道 | 公眾號 QbitAI

又有新的學習資源放出了。

這次是來自斯坦福大學工程學院的課程：Convolutional Neural Networks for Visual Recognition，講述如何使用卷積神經網路進行視覺識別。

這次的課程是2017春季版，授課教師是Justin Johnson。導師還包括李飛飛、Serena Yeung等。

計算機視覺已經在諸多領域得到應用，例如搜索、醫學、無人車等等。核心功能是解決視覺識別任務，例如圖像分類、定位和檢測等。而深度學習大大提高了視覺識別系統的性能。

在這個斯坦福的講座中，將會深入講述深度學習的架構細節，重點學習相關任務的端到端模型，特別是圖像分類。

全部課程包括16節課，目前已經在YouTube上全部放出，地址如下，有需求的同學請科學前往：

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

以下是課程列表：

• Lecture 1 | Introduction to Convolutional Neural Networks for Visual Recognition

• Lecture 2 | Image Classification

• Lecture 3 | Loss Functions and Optimization

• Lecture 4 | Introduction to Neural Networks

• Lecture 5 | Convolutional Neural Networks

• Lecture 6 | Training Neural Networks I

• Lecture 7 | Training Neural Networks II

• Lecture 8 | Deep Learning Software

• Lecture 9 | CNN Architectures

• Lecture 10 | Recurrent Neural Networks

• Lecture 11 | Detection and Segmentation

• Lecture 12 | Visualizing and Understanding

• Lecture 13 | Generative Models

• Lecture 14 | Deep Reinforcement Learning

• Lecture 15 | Efficient Methods and Hardware for Deep Learning

• Lecture 16 | Adversarial Examples and Adversarial Training

—— 完 ——

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