全球名校AI课程库（42）| Michigan密歇根 深度学习与计算机视觉(CS231n进阶课)『Deep Learning for Computer Vision』

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课程介绍

计算机视觉在我们的社会中已变得无处不在，其应用范围包罗搜索、图像理解、应用法式、地图、医学、无人机和自动驾驶汽车。许多应用法式的核心是视觉识别任务，如图像分类和方针检测。神经网络方式的最新成长极大地提高了这些最先进的视觉识别系统的性能。


本课程深入探讨基于神经网络的计算机视觉深度学习方式的细节。在本课程中，学生将学习实现、训练和调试本身的神经网络，并详细了解计算机视觉范围的前沿研究。我们将介绍学习算法、神经网络体系布局以及用于视觉识别任务的训练和微调网络的实用工程技巧。


Justin Johnson 是密歇根大学助理传授、Facebook AI Research 客座科学家，研究涉及视觉推理、视觉和语言、图像生成、使用深度神经网络的 3D 推理。作为斯坦福大学李飞飞传授的学生，Justin Johnson 曾和李飞飞一起讲授斯坦福大学计算机视觉经典课程 CS231n。

课程主题

相较于斯坦福目前公开的 CS231n 课程，此门课程内容有更新、更前沿的内容覆盖，可以当作『CS231n进阶课程』来学习。

• Course Introduction（计算机视觉中的深度学习介绍）
  
• lmage Classification（图像分类）
  
• Linear Classifiers（线性分类器）
  
• Optimization（训练与优化）
  
• Neural Networks（神经网络介绍）
  
• Backpropagation（反向传布）
  
• Convolutional Networks（卷积神经网络）
  
• CNN Architectures（CNN典型布局）
  
• Hardware and Software（深度学习硬件与软件）
  
• Training Neural Networks（训练神经网络）
  
• Recurrent Networks（循环神经网络）
  
• Attention（注意力机制）
  
• Visualizing and Understanding（可视化与模型理解）
  
• Object Detection（方针检测）
  
• Image Segmentation（方针检测与图像分割）
  
• 3D vision（3D计算机视觉）
  
• Videos（深度学习中的视频措置）
  
• Generative Models（生成模型）
  
• Reinforcement Learning（强化学习）
  

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•   课件（.PDF）。Lecture 1~22全部章节。在CS231n的基础上有所延展，来做一下常识升级吧！
  
•   作业及参考解答（.ipynb）。Assignment 1~5答案。来练练手巩固下常识吧！
  

课程视频 | B站

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作者：ShowMeAI内容团队
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