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

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

2. 损失函数和优化

3. 训练神经网络

4. CNN 框架

5. RNN

6. 检测和分割

7. 生成模型

8. 深度强化学习

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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李大神还是强悍的，上课教师用她的论文，feifei li模型，算法。。。

李飞飞机器学习

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