【課程內容】
計算機視覺歷史回顧與介紹
數據驅動的圖像分類方式：K最近鄰與線性分類器
線性分類器損失函數與最優化
反向傳播與神經網絡初步
神經網絡訓練細節
卷積神經網絡詳解
遷移學習之物體定位與檢測
卷積神經網絡的可視化與進一步理解
循環神經網絡
卷積神經網絡工程實踐技巧與注意點
深度學習開源庫使用介紹
圖像分割與注意力模型
視頻檢測與無監督學習
來自Jeff.Dean的受邀報告
附帶課件、作業、講義、筆記、資料等
斯坦福李飛飛圖像機器學習課程
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