来自 | 机器之心 编辑 | 小舟、杜伟
讲 CS231n 的 Justin Johnson 在密歇根大学推出了一套计算机视觉的进阶课程。
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课时 1：计算机视觉深度学习简介，包括历史背景和当前发展概述；
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课时 2：图像分类，包括数据驱动方法、最近邻算法、超参数和交叉验证；
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课时 3：线性分类器，包括 Softmax 或 SVM 分类器和 L2 正则化；
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课时 4：优化，包括随机梯度下降、动量、AdaGrad、Adam 和二阶优化器；
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课时 5：神经网络，包括特征转换、全连接网络、泛逼近（universal approximation ）和凸性。
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课时 6：反向传播，包括计算图、反向传播和矩阵乘法示例；
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课时 7：卷积网络，包括卷积、池化和批归一化；
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课时 8：CNN 架构，包括 AlexNet、VGG、ResNet、大小 VS 准确性、分组和可分离卷积以及神经架构搜索；
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课时 9：硬件和软件，包括 CPU、GPU、TPU、动态与静态图以及 PyTorch 和 TensorFlow；
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课时 10：神经网络训练 I，包括激活函数、数据预处理、权重初始化、数据增广和正则化（Dropout 等）；
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课时 11：神经网络训练 II，包括学习率方案、超参数优化、模型集成、迁移学习和大批量训练；
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课时 12：递归网络，包括 RNN、LSTM、GRU、语言建模、序列到序列、图像标注和视觉问题；
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课时 13：注意力，包括多模态注意力、自注意力和 Transformers；
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课时 14：可视化和理解，包括特征可视化、对抗性示例以及 DeepDream 和风格迁移；
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课时 15：目标检测，包括单级检测器和两级检测器；
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课时 16：图像分割，包括语义分割、实例分割和关键点估计；
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课时 17：3D 视觉，包括 3D 形状表示、深度估计、3D 形状预测以及立体像素、点云、SDF 和网格；
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课时 18：视频，包括视频分类、早期和后期融合、3D CNN 和双流网络；
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课时 19：生成模型 I，包括监督与无监督学习、判别与生成模型、自回归模型和变分自编码器；
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课时 20：生成模型 II，包括变分更强的自编码器和生成对抗网络；
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课时 21：强化学习，包括强化学习问题设置、贝尔曼方程、Q 学习和策略梯度；
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课时 22：课程总结，包括课程回顾和计算机视觉的发展展望。
<section style="white-space: normal;line-height: 1.75em;text-align: center;"><strong style="color: rgb(0, 0, 0);font-family: -apple-system-font, system-ui, "Helvetica Neue", "PingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;letter-spacing: 0.544px;widows: 1;background-color: rgb(255, 255, 255);font-size: 16px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;"><span style="max-width: 100%;letter-spacing: 0.5px;font-size: 14px;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;"><strong style="max-width: 100%;font-size: 16px;letter-spacing: 0.544px;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;"><span style="max-width: 100%;letter-spacing: 0.5px;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;">—</span></strong>完<strong style="max-width: 100%;font-size: 16px;letter-spacing: 0.544px;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;"><span style="max-width: 100%;letter-spacing: 0.5px;font-size: 14px;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;"><strong style="max-width: 100%;font-size: 16px;letter-spacing: 0.544px;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;"><span style="max-width: 100%;letter-spacing: 0.5px;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;">—</span></strong></span></strong></span></strong></section><pre><pre style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;"><section style="max-width: 100%;letter-spacing: 0.544px;white-space: normal;font-family: -apple-system-font, system-ui, "Helvetica Neue", "PingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;widows: 1;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;"><section powered-by="xiumi.us" style="max-width: 100%;box-sizing: border-box 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