深度之眼 李飞飞 斯坦福 CS231n计算机视觉课训练营（第7期）
资源简介
来自深度之眼的小课，实际上这个课程去购买正版的比较好，课程也不贵哈。
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——/计算机教程LTDLG/21-深度之眼/04-CS231n计算机视觉课训练营（第7期）/
01-斯坦福李飞飞[CS231n计算机视觉]公开课
| 1-1.Lecture 1 _ Introduction to Convolutio(Av925292805,P1)-1080P 高清-AVC.mp4 432.97M
| 10-10.Lecture 10 _ Recurrent Neural Network(Av925292805,P10)-1080P 高清-AVC.mp4 301.69M
| 11-11.Lecture 11 _ Detection and Segmentati(Av925292805,P11)-1080P 高清-AVC.mp4 345.79M
| 12-12.Lecture 12 _ Visualizing and Understa(Av925292805,P12)-1080P 高清-AVC.mp4 396.00M
| 13-13.Lecture 13 _ Generative Models(Av925292805,P13)-1080P 高清-AVC.mp4 292.95M
| 14-14.Lecture 14 _ Deep Reinforcement Learn(Av925292805,P14)-1080P 高清-AVC.mp4 256.37M
| 15-15.Lecture 15 _ Efficient Methods and Ha(Av925292805,P15)-1080P 高清-AVC.mp4 498.46M
| 16-16.Lecture 16 _ Adversarial Examples and(Av925292805,P16)-1080P 高清-AVC.mp4 320.58M
| 2-2.Lecture 2 _ Image Classification(Av925292805,P2)-1080P 高清-AVC.mp4 490.53M
| 3-3.Lecture 3 _ Loss Functions and Optimiz(Av925292805,P3)-1080P 高清-AVC.mp4 310.27M
| 4-4.Lecture 4 _ Introduction to Neural Net(Av925292805,P4)-1080P 高清-AVC.mp4 267.90M
| 5-5.Lecture 5 _ Convolutional Neural Netwo(Av925292805,P5)-1080P 高清-AVC.mp4 301.46M
| 6-6.Lecture 6 _ Training Neural Networks I(Av925292805,P6)-1080P 高清-AVC.mp4 319.53M
| 7-7.Lecture 7 _ Training Neural Networks I(Av925292805,P7)-1080P 高清-AVC.mp4 298.54M
| 8-8.Lecture 8 _ Deep Learning Software(Av925292805,P8)-1080P 高清-AVC.mp4 314.34M
| 9-9.Lecture 9 _ CNN Architectures(Av925292805,P9)-1080P 高清-AVC.mp4 367.74M
02-训练营7期
00-资料
25-cs231n-assignment-solution-master.zip 3.52MB
25-cs231n-camp-master.zip 161.83MB
[学前准备]开营仪式回放-班主任部分
[学前准备]开营仪式回放-班主任部分.mkv 304.35MB
[学前准备]开营仪式回放-老师部分
[学前准备]开营仪式回放-老师部分.mkv 465.9MB
第一周[任务1]计算机视觉发展历史及一些计算机视觉任务概念
25-第一周[任务1]计算机视觉发展历史及一些计算机视觉任务概念.doc 25.5KB
25-第一周[任务1]计算机视觉发展历史及一些计算机视觉任务概念.mkv 15.2MB
第七周[任务1]作业6
assignment3
example_styletransfer.png 1.4MB
frameworkpython 487B
gan-checks-tf.npz 1.76KB
GANs-PyTorch.ipynb 1.01MB
gan_outputs_pytorch.png 62.76KB
gan_outputs_tf.png 54.26KB
kitten.jpg 20.85KB
LSTM_Captioning.ipynb 2MB
NetworkVisualization-PyTorch.ipynb 2.61MB
requirements.txt 1.09KB
RNN_Captioning.ipynb 1.47MB
sky.jpg 144.99KB
start_ipython_osx.sh 113B
style-transfer-checks-tf.npz 64.72KB
style-transfer-checks.npz 64.72KB
styles
composition_vii.jpg 197.68KB
muse.jpg 687.1KB
starry_night.jpg 598.96KB
the_scream.jpg 211.64KB
tubingen.jpg 397KB
StyleTransfer-PyTorch.ipynb 2.76MB
第七周[任务1]作业6.doc 16KB
第七周[任务2]学习图像分割学习任务，分类和定位
第七周[任务2]学习图像分割学习任务，分类和定位.doc 20KB
第七周[任务2]学习图像分割学习任务，分类和定位.mp4 26.58MB
第七周[任务3]学习目标检测
第七周[任务3]学习目标检测.doc 18KB
第七周[任务4]学习特征可视化方法
第七周[任务4]学习特征可视化方法.doc 18KB
第七周[任务4]学习特征可视化方法.mp4 15.69MB
第七周[任务5]直播答疑
第七周[任务5]直播答疑.mp4 57.51MB
第七周[任务6]本周内容简单总结
第七周[任务6]本周内容简单总结.doc 13.5KB
第三周[任务1]svm多分类损失函数与softmax
第三周[任务1]svm多分类损失函数与softmax.doc 20KB
第三周[任务1]svm多分类损失函数与softmax.mkv 37.33MB
第三周[任务1]损失函数和优化导读
第三周[任务1]损失函数和优化导读.doc 19KB
第三周[任务1]损失函数和优化导读.mkv 11.71MB
第三周[任务2]函数的优化策略
第三周[任务2]函数的优化策略.doc 20.5KB
第三周[任务3]作业2 svm.ipynb, softmax.ipynb
第三周[任务3]作业2 svm.ipynb, softmax.ipynb.doc 17.5KB
第三周[任务4]学习反向传播
第三周[任务4]学习反向传播.doc 30.55KB
第三周[任务4]学习反向传播.mp4 10.55MB
第三周[任务4]学习反向传播.mkv 10.55MB
第三周[任务5]直播答疑
第三周[任务5]直播答疑.mp4 78.35MB
第三周[任务6]本周内容简单总结+作业讲解视频1
第三周[任务5]本周内容简单总结+作业讲解视频.doc 15.5KB
第三周[任务6]本周内容简单总结+作业讲解视频1.mp4 173.41MB
第三周[任务6]本周内容简单总结+作业讲解视频2
第三周[任务5]本周内容简单总结+作业讲解视频.doc 15.5KB
第三周[任务6]本周内容简单总结+作业讲解视频2.mp4 260.13MB
第九周[任务1]作业9
GANs-PyTorch.ipynb 39.92KB
GANs-TensorFlow.ipynb 41.81KB
第九周[任务1]作业9.doc 9KB
第九周[任务2]学习深度增强学习[图文]
第九周[任务2]学习深度增强学习.doc 17KB
第九周[任务3]学习 Q-Learning,Actor-Critic算法[图文]
第九周[任务3]学习 Q-Learning,Actor-Critic算法.doc 16.5KB
第九周[任务4]学习神经网络模型压缩和加速[图文]
第九周[任务4]学习神经网络模型压缩和加速.doc 17KB
第九周[任务5]学习对抗样本和对抗训练[图文]
第九周[任务5]学习对抗样本和对抗训练.doc 15KB
第九周[结课总结]一周任务总结[图文]
第九周[结课总结]一周任务总结.doc 15KB
第二周[任务1]学习knn分类算法
25-第二周[任务1]学习knn分类算法.doc 26.5KB
第二周[任务2]学习线性分类器
第二周[任务2]学习线性分类器.doc 19KB
第二周[任务3]knn与线性分类器知识点提点
第二周[任务3]knn与线性分类器知识点提点.doc 20KB
第二周[任务3]knn与线性分类器知识点提点.mkv 20.69MB
第二周[任务4]一周学习内容总结+观看作业解答视频
第二周[任务4]一周学习内容总结+观看作业解答视频.doc 15KB
第二周[任务4]一周学习内容总结+观看作业解答视频.mkv 147.77MB
第五周[任务1]学习批量归一化
第五周[任务1]学习批量归一化.doc 19KB
第五周[任务2]作业3
25-assignment2
Dropout.ipynb 10.13KB
frameworkpython 487B
FullyConnectedNets.ipynb 38.5KB
kitten.jpg 20.85KB
normalization.png 80.69KB
puppy.jpg 37.49KB
PyTorch.ipynb 53.6KB
README.md 647B
requirements.txt 818B
start_ipython_osx.sh 113B
TensorFlow.ipynb 74.18KB
25-第五周[任务2]作业3.doc 14.5KB
第五周[任务3]学习优化策略
25-第五周[任务3]学习优化策略.doc 17KB
25-第五周[任务3]学习优化策略.mp4 17.97MB
第五周[任务4]学习正则化和迁移学习 了解各个框架的优缺点
25-第五周[任务4]学习正则化和迁移学习 了解各个框架的优缺点.doc 22.5KB
第五周[任务5]直播答疑
25-第五周[任务5]直播答疑.mp4 124.28MB
第五周[任务6]本周内容简单总结
25-第五周[任务6]本周内容简单总结.doc 14.5KB
25-第五周[任务6]本周内容简单总结.mp4 85.61MB
第八周[任务1]作业7
25-第八周[任务1]作业7.doc 15KB
第八周[任务2]学习Pixel RNN,Pixel CNN与变分自编码
25-第八周[任务2]学习Pixel RNN,Pixel CNN与变分自编码.doc 26.5KB
25-第八周[任务2]学习Pixel RNN,Pixel CNN与变分自编码.mp4 19.4MB
第八周[任务3]学习生成对抗网络
25-第八周[任务3]学习生成对抗网络.doc 17KB
第八周[任务4]作业8
25-StyleTransfer-PyTorch.ipynb 29.7KB
25-StyleTransfer-TensorFlow.ipynb 29.54KB
25-第八周[任务4]作业8.doc 14.5KB
第八周[任务5]本周内容简单总结
25-第八周[任务5]本周内容简单总结.doc 13.5KB
第六周[任务1]作业4
第六周[任务1]作业4.doc 15.5KB
第六周[任务2]作业5
第六周[任务2]作业5.doc 14.5KB
第六周[任务3]学习比较流行的cnn网络结构
第六周[任务3]学习比较流行的cnn网络结构.doc 18KB
第六周[任务3]学习比较流行的cnn网络结构.mp4 20.15MB
第六周[任务4]学习rnn,lstm,gru
第六周[任务4]学习rnn,lstm,gru.doc 18.5KB
第六周[任务4]学习rnn,lstm,gru.mp4 11.13MB
第六周[任务5]一周任务总结
第六周[任务5]一周任务总结.doc 13.5KB
第四周[任务1]学习简单的神经网络
第四周[任务1]学习简单的神经网络.doc 21.5KB
第四周[任务2]学习卷积神经网络历史
第四周[任务2]学习卷积神经网络历史.doc 30KB
第四周[任务2]学习卷积神经网络历史.mp4 8.65MB
第四周[任务3]学习卷积和池化
第四周[任务3]学习卷积和池化.doc 20.5KB
第四周[任务3]学习卷积和池化.mp4 42.45MB
第四周[任务4]学习激活函数、数据处理、权重初始化
第四周[任务4]学习激活函数、数据处理、权重初始化.doc 20.5KB
第四周[任务4]学习激活函数、数据处理、权重初始化.mp4 13.2MB
第四周[任务5]本周内容简单总结
第四周[任务5]本周内容简单总结.doc 13.5KB
第四周[任务5]本周内容简单总结.mp4 88.93MB
