李飛飛主講的CS231n課程作為深度學習和計算機視覺方面的重要基礎課，一直備受推崇，今年4月，她的課程再次開課，並進行了調整和更新，智能觀整理了最新的課程全部內容，分享給大家。
第一講
這一講做了整體課程介紹，包括計算機視覺概述、歷史背景以及課程組織等。
第二講
圖像分類：數據驅動方法、K-最近鄰、線性分類I。
第三講
損失函數和優化：包括線性分類II，高階表徵、圖像特點，優化、隨機梯度下降等內容。
第四講
神經網絡：介紹反向傳播、多層感知器、神經元的概念。
第五講
卷積神經網絡：卷積神經網絡的歷史、卷積和池化、卷積神經網絡的前瞻和願景。
第六講
訓練神經網絡（I）：包括激活函數、權重初始化、批量歸一化等內容。
第七講
訓練神經網絡（II）：優化方法、模型集成、正則化、數據擴張和遷移學習等。
第八講
深度學習軟體： Caffe、Torch、Theano、TensorFlow、Keras、PyTorch等。
第九講
CNN架構：AlexNet，VGG，GoogLeNet，ResNet等。
第十講
循環神經網絡：主要包括RNN，LSTM，GRU，從語言建模、圖像描述、視覺問答系統等方面進行描述。
第十一講
檢測和分割：語義分割、目標檢測、實例分割。
第十二講
可視化和理解：特徵可視化和反演、對抗樣本、DeepDream（深度夢想）和風格轉移。
第十三講
生成模型：PixelRNN / CNN 、變分自編碼器、生成式對抗網絡。
第十四講
強化學習：策略梯度，hard attention模型；Q-Learning和 Actor-Critic學習。
第十五講
現實世界使用：卷積算法，CPU / GPU、低精度模型壓縮。
第十六講
對抗性樣本和對抗性訓練：該部分由lan goodfellow主講，詳細講解了對抗性樣本和對抗性訓練。
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