為什麼選擇這門課
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2023年7月~8月，完成了吳恩達在coursera上的課程《machine learning》。
共11周的課程，每一課都有課堂練習。week2~week9，共有8次課後程式設計作業。程式設計作業設計的非常友好，我用matlab獨自完成了所有作業。
當時（8月24號: )）以98.4的分數完成了這門課，內心還是很激動的，對自己是乙個正面的激勵。
完成作業之後，想著如何高階，但比較迷茫。和其他人談起人工智慧，還是分不清機器學習和深度學習有什麼區別。
，決定高階就是
這門課了。而且核算了一下，如果每週一節課，堅持上課，並加上完成assignments的時間，正好可以在2023年底完成。內心的計畫和目標簡單且堅定。
而且，對這門課很傾心是有原因的。這門課會涉及到深度學習dnn方方面面的基本知識和概念，而且從當下應用最廣的計算機視覺入手。真的是一門不錯的課程。而且這門課的老師是李飛飛，大牛！（後來驚奇的發現，原來只有第一節課有飛飛…）
所以，立馬將這門課推薦給了幾位小夥伴，一起學習，每週一發布任務。
通過這門課，學到了很多知識。同時有一些經典的文獻，非常棒。作業也在借鑑別人的**的情況下，完成了assignment 1和部分assignment 2。
基於此，開通了csdn的帳號，在部落格上記錄和分享。
cs231n課程資料彙總
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官方資料
7637
第一講筆記（原創）
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computer vision overview
historical context
course logistics
第一講：課程介紹
主要內容：計算機視覺綜述
（1）視覺的出現造成了生物種類的大**，530 million years ago。
（2）很早之前，人們開始了解機器視覺（mechanical vision），比如製作針孔相機（camera obcura）等。
（3）第9張幻燈片中提到了hubel & wiesel的通過研究貓進而研究人腦的視覺原理的實驗。
hubel dh and wiesel tn (1998). early exploration of the visual cortex. neuron 20:401-12.
hubel d h. tungsten microelectrode for recording from single units[j]. science, 1957, 125(3247):549-550.
（4）人腦的視覺原理，對一張的認知，分成了幾個步驟。（第13張幻燈片）
（5）人臉識別（face detection）的最早研究是2023年，這篇參考文獻的被引用次數為15823。（第17張幻燈片）
參考文獻：jones m, viola p. robust real-time object detection[j]. international journal of computer vision, 2001, 57(2):87.
（6）imagenet和imagenet lsvrc（large scale visual recognition challenge）大賽
2023年，imagenet lsvrc大賽的目標檢測的錯誤率由25.8%下降到16.4,%，下降了10個百分點，是乙個重大的轉折點。
這個轉折點的出現，正是因為cnn。
（2）熟悉python，尤其是numpy。
（3）微積分和線性代數的基本知識。
（4）課程主題是視覺識別（visual recognition）中的影象分類（image classification），包括目標檢測（object detection），影象描述（image captioning）等。
（5）cnn是解決（2）中提到的研究方向的重要方法。cnn的興起不是一朝一夕之功。
（6）還有很多很多更有趣的視覺智慧型（visual intelligence），比如deepdream等。
（完）
CS231n課程筆記翻譯
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cs231n 課程作業 Assignment 1
趁著在學校的時間，跟著 cs231n 的課程做了一下作業，感覺收穫特別大，現在彙總在部落格裡。下面是一些官方的課程資料 網頁備註 課程主頁 主頁課程介紹，瀏覽器也可以跑深度學習 課程官方筆記 貌似要 fq 軟體支援 syllabus 還有一些其他有用的非官方資料 網頁備註 課程中文翻譯 網易雲課堂提...