斯坦福大学关于深度学习在计算机视觉方面的课程可能是该领域中最广为人知的课程。
考虑到该课程已经开设四年，由该领域的顶级学者和研究人员讲授，并且课程讲座和笔记是免费提供的，这并不奇怪。
对于学生和深度学习从业者来说，这是一个极好的资源。
在本篇文章中，您将了解到对该课程的初步介绍，您可以利用它来快速入门深度学习方法在计算机视觉中的应用。
阅读本文后，你将了解：
- 课程的详细介绍，包括谁讲授了它，它已经讲授了多久，以及它涵盖了哪些内容。
- 课程讲座的详细介绍，包括如果您已经熟悉深度学习，应该重点关注的三个讲座。
- 对课程的评测，包括它与其他同类课程相比如何。
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让我们开始吧。
概述
本教程分为三个部分；它们是：
- 课程概览
- 讲座分解
- 讨论与评测
课程概览
该课程CS231n是斯坦福大学工程学院开设的一门关于计算机视觉的计算机科学课程，题为“面向视觉识别的卷积神经网络”。
这门课程之所以出名，不仅在于它起步早（在AlexNet突破三年后的2015年就开始了），还在于它是免费的，提供视频和幻灯片。
安德烈·卡帕西（Andrej Karpathy）创作的有趣实验也使这门课程广为人知，例如在Javascript中演示卷积神经网络在计算机视觉问题上的应用（ConvNetJS）。
CS231n 课程入门讲座示例
在撰写本文时，该课程已经开设了四年，并且其中大部分年份的内容仍然可用。
该课程由斯坦福大学视觉实验室著名的计算机视觉研究员李飞飞讲授，她最近还在谷歌担任首席科学家。在2015-16年期间，该课程由目前在特斯拉的安德烈·卡帕西（Andrej Karpathy）联合讲授。贾斯汀·约翰逊（Justin Johnson）自始至终都参与其中，并与Serena Yeung在2017年至2018年期间联合讲授。
课程的重点是使用卷积神经网络（CNNs）解决计算机视觉问题，重点关注CNNs的工作原理、图像分类和识别任务，以及对生成模型和深度强化学习等高级应用的介绍。
这门课程深入探讨了深度学习架构的细节，重点是学习用于这些任务（特别是图像分类）的端到端模型。
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讲座分解
在撰写本文时，2018年的视频尚未公开，但2017年的视频是可用的。
因此，我们将重点关注2017年的教学大纲和视频内容。
课程分为16个讲座，其中14个涵盖课程主题，2个关于高级主题的客座讲座，以及一个关于学生演讲的最终视频（不公开）。
下面提供了带有链接的完整视频列表。
- 第1讲：面向视觉识别的卷积神经网络入门
- 第2讲：图像分类
- 第3讲：损失函数与优化
- 第4讲：神经网络入门
- 第5讲：卷积神经网络
- 第6讲：神经网络训练，第一部分
- 第7讲：神经网络训练，第二部分
- 第8讲：深度学习软件
- 第9讲：CNN架构
- 第10讲：循环神经网络
- 第11讲：检测与分割
- 第12讲：可视化与理解
- 第13讲：生成模型
- 第14讲：深度强化学习
- 第15讲
- 第16讲：学生风采演讲，总结
- 无视频
不要忽略课程教学大纲网页。它包含有价值的材料，例如：
- 课程讲座PDF幻灯片链接，您可以在单独的浏览器标签页中打开它们。
- 讲座中讨论的论文链接，这些论文通常是必读的。
- 包含方法详述和示例代码的HTML笔记页面链接。
通过课程教学大纲提供的HTML笔记示例
必看讲座（面向经验丰富的从业者）
也许您已经熟悉神经网络和深度学习的基础知识。
如果是这样，如果您想快速学习计算机视觉技术，则不必观看所有讲座。
以下是精简版的必看讲座列表：
- 第5讲：卷积神经网络。本讲座将帮助您快速了解CNN层及其工作原理。
- 第9讲：CNN架构。本讲座将帮助您快速了解流行的图像分类网络架构。
- 第11讲：检测与分割。本讲座将帮助您快速了解图像分类和对象识别任务。
这是最低限度。
您可以再添加三个讲座来了解更多；它们是：
- 第12讲：可视化与理解.
- 本讲座描述了理解经过训练的模型看到或学到的内容的方法。
- 第13讲：生成模型.
- 本讲座介绍了变分自编码器（VAEs）和生成对抗网络（GANs）以及现代图像合成方法。
- 第14讲：深度强化学习.
- 本讲座提供了深度强化学习方法的快速教程。
讨论与评测
我观看了这门课程的所有视频，我认为是每年发布的。
最近，我花了两天时间（两天上午，2倍速）观看了2017年课程的所有讲座，并做了大量的笔记。我推荐这种方式，即使您是经验丰富的深度学习从业者。
我推荐这种方式有几个原因：
- 深度学习领域正在快速变化。
- 斯坦福大学是该领域的创新和卓越中心（例如视觉实验室）。
- 重复基础知识会带来新的想法和见解。
尽管如此，如果您想快速掌握计算机视觉的深度学习，那么前面提到的三个讲座是最佳选择（例如，第5、9和11讲）。
这门课程的节奏非常快。
它期望您跟上进度，如果您不理解某些内容，则需要暂停并自行研究。
这已经很好了，毕竟课程是在斯坦福大学进行的，但它不像其他课程那样友好，特别是安德鲁·吴（Andrew Ng）的DeepLearning.ai卷积神经网络课程。
因此，如果您需要一些指导，我不推荐这门课程；选择另一门课程，因为它专为开发人员设计，而不是斯坦福学生。
话虽如此，您将从世界顶级的学者和研究生那里了解到CNNs和现代方法是如何工作的，这非常宝贵。
视频免费提供的事实为从业者提供了一个独特的机会。
进一步阅读
如果您想深入了解，本节提供了更多关于该主题的资源。
- CS231n：面向视觉识别的卷积神经网络，2018年。
- CS231n：面向视觉识别的卷积神经网络，2017年。
- CS231n 2017年日程与教学大纲。
- 斯坦福大学CS231n 2017年春季YouTube播放列表
- 李飞飞主页
- 安德烈·卡帕西主页
- 贾斯汀·约翰逊主页
- Serena Yeung主页
- 斯坦福CS课程的笔记和作业，GitHub
- r/cs231n 子版块
- ConvNetJS
总结
在本篇文章中，您了解到对该课程的初步介绍，您可以利用它来快速入门深度学习方法在计算机视觉中的应用。
具体来说，你学到了：
- 课程的详细介绍，包括谁讲授了它，它已经讲授了多久，以及它涵盖了哪些内容。
- 课程讲座的详细介绍，包括如果您已经熟悉深度学习，应该重点关注的三个讲座。
- 对课程的评测，包括它与其他同类课程相比如何。
你有什么问题吗？
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我喜欢您的书。您有关于计算机视觉的书吗。
谢谢！
是的，我希望很快能发布一本。
我喜欢您的概念。
谢谢。
您好Jason，您是否计划制作一个关于CNN项目的视频教程，以突出我们的简历，以便在申请实习时使用？
我计划写一本关于该主题的书，但没有视频，原因如下：
https://machinelearning.org.cn/faq/single-faq/do-you-have-videos
关于项目的绝佳建议，谢谢。
我如何才能获得这门课程？
链接在上面的文章中，例如：
http://cs231n.stanford.edu/
您好，Jason。很棒的文章。我现在也在学习CS231n。在文章中，您提到您做笔记。我可以知道您是做数字笔记还是纸笔笔记？如果是数字笔记，您使用什么资源？
谢谢。
纸笔。
谢谢你告诉我。
非常感谢您帮助我开启深度学习和人工智能的旅程。我很好奇，在非官方地学习了幻灯片和视频后，如何完成这门课程的作业？
祝好！
不客气。
您可能需要做一些独立的阅读和研究。
嗨，Jason，
感谢这篇精彩的评测。我找到了麻省理工学院（MIT）的另一门深度学习课程，“Deep Learning 6S191”，由Alexander Amini和Ava Soleimani讲授，该课程深入探讨了更多深度学习模型，并提供了深度学习应用的一些真实世界示例（使用Python Notebooks），可在introtodeeplearning.com上找到。
感谢分享！