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材料|李飞飞CS231n课程最全的学习笔记

CS231n课程被称为CV范畴最知名的网课遭到一众计算机视觉爱好者的喜欢,作为次要授课教师的李飞飞更是业界知名大牛。据统计,2018 年该门课程有超过800人注册。这门课程每年都会更新内容,下面是该课程的相关学习内容。

课程信息
课程主页:http://cs231n.stanford.edu/
课程视频:
https://www.youtube.com/playlist?list=PLC1qU-LWwrF64f4QKQT-Vg5Wr4qEE1Zxk
https://ai.yanxishe.com/page/groupDetail/19
两个版本,一个是在油管上的,第二个在网易云课堂上
课件:
http://cs231n.stanford.edu/syllabus.html
作业残缺代码:
https://github.com/Burton2000/CS231n-2017
下面引见一份该课程 CS231n 春季版本的汇总材料,整理的非常全,涵盖了 CS231n 课程的大部分知识点。
材料地址:
https://github.com/Burton2000/CS231n-2017

精炼笔记
材料|李飞飞CS231n课程最全的学习笔记-1.jpg

从目录来看,残缺地包含了 16 个课程内容。材料前两个部分是对课程做一个简单的引见,后面 16 个子目录是课程的精炼笔记,包括图像分类、损失函数和优化、神经网络等知识点的笔记。总的来说,看完这篇图文并茂的汇总材料,会对李飞飞的这门课程有一个全体的逻辑结构。
下面来看该精炼笔记的一些示例。
1. 图像分类
材料|李飞飞CS231n课程最全的学习笔记-2.jpg

2. 损失函数和优化
材料|李飞飞CS231n课程最全的学习笔记-3.jpg

3. 训练神经网络
材料|李飞飞CS231n课程最全的学习笔记-4.jpg

4. CNN 框架
材料|李飞飞CS231n课程最全的学习笔记-5.jpg

材料|李飞飞CS231n课程最全的学习笔记-6.jpg

材料|李飞飞CS231n课程最全的学习笔记-7.jpg

5. RNN
材料|李飞飞CS231n课程最全的学习笔记-8.jpg

材料|李飞飞CS231n课程最全的学习笔记-9.jpg

6. 检测和分割
材料|李飞飞CS231n课程最全的学习笔记-10.jpg

材料|李飞飞CS231n课程最全的学习笔记-11.jpg

7. 生成模型
材料|李飞飞CS231n课程最全的学习笔记-12.jpg

8. 深度强化学习
材料|李飞飞CS231n课程最全的学习笔记-13.jpg

残缺的精炼笔记内容请在下面给出的地址阅读。总的来说,这份精炼笔记作为学完视频和课程后的总结和自检还是非常不错的。
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大神点评22

典狱长icon 2019-9-1 07:38:46 显示全部楼层
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李大神还是强悍的,上课教师用她的论文,feifei li模型,算法。。。
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Qung 2019-9-1 07:48:13 显示全部楼层
李飞飞机器学习
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安德森004 2019-9-1 07:48:49 显示全部楼层
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郭少兵 2019-9-1 07:56:46 显示全部楼层
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揸杰 2019-9-1 08:00:34 显示全部楼层
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管家公仔 2019-9-1 08:04:48 显示全部楼层
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