吴恩达《机器学习》

11周课程：4月12日——6月27日
课程视频：https://www.coursera.org/learn/machine-learning/home/welcome

CS231n Convolutional Neural Networks for Visual Recognition

官网：http://cs231n.stanford.edu/
10周课程
先修要求：

  • 熟练使用Python，熟悉C / C ++：所有课后作业用的都是Python（并使用numpy）。
  • 大学微积分，线性代数：知道求导，矩阵向量运算以及各种符号。
  • 基本概率和统计学：知道概率的基础知识，高斯分布，平均值，标准偏差等。
  • CS229（机器学习）的等效知识：我们将制定成本函数，采用导数和梯度下降执行优化。

课程视频：https://www.bilibili.com/video/BV1nJ411z7fe

CS131 Computer Vision:Foundations and Applications

官网：http://vision.stanford.edu/teaching/cs131_fall2021/index.html
10周课程
课程PPT：https://github.com/zhaoxiongjun/CS131_notes_zh-CN
UCF课程视频：https://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.youtube.com/playlist%3Flist%3DPLd3hlSJsX_ImKP68wfKZJVIPTd8Ie5u-9
课程作业：https://github.com/StanfordVL/CS131_release/tree/master/fall_2020