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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• 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）
  

•   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！
  

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作者：ShowMeAI内容团队
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