课程概述 - 斯坦福大学2025年春季《CS231n：深度学习与计算机视觉》课程正式上线，专注于深度学习架构细节及视觉识别任务[1] - 课程重点围绕图像分类、定位和检测等端到端模型学习，特别是图像分类领域[2] - 课程为期10周，学生将实现并训练神经网络，深入理解计算机视觉前沿研究[3] - 结业时学生可在真实世界视觉问题上训练和应用数百万参数的神经网络[4] - 通过实践作业和课程项目，学生掌握深度学习工具集及深度神经网络训练与微调的工程技巧[5] 讲师团队 - 李飞飞担任主讲人之一，为斯坦福教授、World Labs CEO，领导创建ImageNet项目并推动深度学习在计算机视觉领域的革命性突破，近期研究方向为空间智能与世界模型[6] - Ehsan Adeli为斯坦福大学精神病学与行为科学系及计算机科学系助理教授，研究方向包括计算机视觉、计算神经科学、医学影像分析等[6] - Justin Johnson为密歇根大学助理教授及FAIR研究科学家，研究兴趣包括视觉推理、图像生成和3D推理[6] - Zane Durante为斯坦福大学三年级博士生，导师为李飞飞和Ehsan Adeli，研究方向包括多模态视觉理解及人工智能在医疗健康中的应用[7] 课程资源 - 课程全部18个视频已在Youtube免费开放，第一和最后一堂课由李飞飞讲授[12] - Youtube播放列表包含18个视频，总观看次数达984次，其中第一讲观看次数为7410次，第二讲为1057次，第三讲为706次，第四讲为442次[12] - 视频地址为https://www.youtube.com/playlist?list=PLoROMvodv4rOmsNzYBMe0gJY2XS8AQg16[12] 课程内容目录 - 课程内容涵盖线性分类器图像分类、正则化与优化、神经网络与反向传播、卷积神经网络图像分类[16] - 包括卷积神经网络训练与架构、循环神经网络、注意力机制与Transformers、目标识别与图像分割[16] - 涉及视频理解、大规模分布式训练、自监督学习、生成式模型、3D视觉、视觉与语言、机器人学习及以人为中心的人工智能[16]