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cs231n权威发布_cs231n作业(2024年12月精准访谈)

内容来源：惠生活优选所属栏目：观点更新日期：2024-12-04

cs231n

深度学习必看网课推荐，轻松入门到实践！ 𐟚€ 深度学习是人工智能领域的重要分支，它在搜索技术、数据挖掘、机器学习、机器翻译、自然语言处理、多媒体学习、语音识别、推荐和个性化技术等多个方面都有广泛的应用。 𐟓š 入门指南李宏毅的深度学习课程是中文授课，内容生动幽默，适合初学者。你可以在小破站或YouTube上找到他的课程。 𐟌 理论学习李飞飞的计算机视觉课程CS231n，涵盖了计算机视觉的基础知识和衍生算法。吴恩达的深度学习课程，内容深入浅出，可以在小破站上找到。他是斯坦福大学的教授，也是谷歌大脑的创始人之一。 𐟔砦ᆦž𖥮ž践推荐使用Tensorflow框架，可以参考斯坦福大学的CS20课程，了解基本概念，并通过GitHub上的例子进行编程实践。 𐟒𜠥𗵩ṧ›ﾥŽ习题：尝试复现课后习题，例如吴恩达的深度学习课程中的习题，以加深对理论的理解。阅读论文并复现：对于研究生来说，关注自己的研究方向，尝试复现相关论文，复现的过程是提升自己能力的好方法。通过这些课程和实践项目，你可以系统地掌握深度学习的基本理论和实践技能，为进一步的研究和应用打下坚实的基础。

快速入门具身智能：这几门课就够了！收到同学们的邮件（图2）真的很感动，看到自己的分享能对大家有所帮助，这成为了我继续更新的动力。今天我们来聊聊如何快速入门具身智能领域，需要学习哪些课程。 𐟎‰ 机器人入门（图3）推荐课程：西北大学的现代机器人学(Modern Robotics) 资源：配套的YouTube视频特点：轻量级，适合快速了解机器人学基础，如正逆运动学、动力学等。 𐟎‰ 人工智能入门（图4）推荐课程：伯克利的CS188 特点：基础的人工智能入门课程，适合快速浏览，特别是粒子滤波和卡尔曼滤波等有趣部分。 𐟎‰ 机器学习入门（图5）推荐课程：斯坦福的CS229 特点：建立机器学习理论体系，建议认真完成作业。 𐟎‰ 深度学习/计算机视觉入门（图6）推荐课程：斯坦福的CS231N 特点：手写神经网络回传，了解各种基本网络结构和最新深度学习模型。 𐟎‰ 深度强化学习（图7）推荐课程：伯克利的CS285 特点：内容广泛，理论推导细致，特别适合想了解具身智能的同学们。 𐟎‰ 机器人进阶（图8）推荐课程：伯克利的CS287 特点：将学习和控制相结合，讲解高级机器人学。 𐟎‰ 机器人操作（图9）推荐课程：MIT的Manipulation课程特点：专注于操作任务，适合对机器人操作感兴趣的同学。 𐟒ᠥ𐏨𔴥㫯𜚨™𝧄𖥅쥼€课内容丰富，但没有考试，所以建议大家暴力刷课，一口气学完并完成作业！不做作业又没有考试等于没学！ #具身智能

机器人大模型学习指南：从入门到进阶 𐟤– 随着大模型在机器人领域的广泛应用，越来越多的传统机器人学者开始转向基于模型的机器人研究。对于这些同学来说，掌握一些基础知识和进阶技巧是非常重要的。以下是一些推荐的入门和进阶学习方向，以及对应的课程： 1️⃣ 机器学习基础 𐟓š 机器学习是许多其他领域的基础，包括计算机视觉和自然语言处理。推荐课程包括：吴恩达老师的机器学习课程李宏毅老师的机器学习课程 2️⃣ 计算机视觉 𐟓𘊦œ𚥙褺𚥤禨ᥞ‹的输入通常基于相机视觉或点云数据。处理这些数据需要计算机视觉知识，如图像分割、物体识别、分割以及生成物体的embedding等。推荐课程：李飞飞和Justin Johnson的CS231N课程 3️⃣ 自然语言处理 𐟗㯸在进行人机交互时，自然语言是常见的输入方式。NLP用于处理复杂的任务分解，以及将语言描述与图像表达的物体进行匹配。推荐课程： Christopher Manning的CS224N课程 4️⃣ 强化学习 𐟤– 强化学习在机器人学习中扮演重要角色，尤其是通过模仿学习或试错学习来学习策略。需要掌握如何选择观察、动作空间、奖励设置，以及与环境互动和策略迭代等。推荐课程： David Silver的强化学习课程 Sergey Levine的强化学习课程这些课程涵盖了机器学习的基础到进阶，每个同学可以根据自己的喜好和需求选择合适的课程。希望这些推荐能帮助你在机器人大模型的学习之路上更加顺利！

深度学习入门指南：从零开始到前沿研究 𐟚€ 想要从零开始学习深度学习并进行科研探索？这里有一份详尽的指南，帮助你逐步掌握深度学习的核心知识和技能。 𐟔 初级阶段：从基础开始学习Python编程语言，掌握科学计算库。推荐阅读《Python编程快速上手：让繁琐工作自动化》这本书，快速提升编程技巧。同时，可以通过Coursera上的机器学习课程，了解机器学习的基础概念和算法。 𐟔 中级阶段：深入学习掌握TensorFlow和PyTorch等深度学习框架。通过《深度学习入门：基于Python的理论与实现》一书，快速上手这些框架。此外，观看CS231n的教学视频，学习卷积神经网络和循环神经网络等深度学习模型。 𐟔 高级阶段：追求卓越深入研究深度学习模型的优化和调参技巧，如正则化和学习率调度。了解最新的前沿技术，如迁移学习和生成对抗网络。通过参与Kaggle竞赛，将理论应用于实践，提升实战能力。 𐟔 进阶阶段：学术探索阅读顶会和期刊上的最新深度学习研究论文，积极参与学术交流和合作。NeurIPS、ICML、CVPR等学术会议将成为你探索前沿技术的舞台。 𐟓š 如果你对深度学习有更深入的兴趣，这里有一些课程和机构推荐，适合零基础且希望学习深度学习的朋友。 𐟌Ÿ 希望这些建议能帮助你，让你在深度学习的道路上少走弯路，顺利开展科研探索。

0基础深度学习，进阶必看！如果你对机器学习感兴趣，那么Andrew Ng在Coursera上的公开课《机器学习》是一个不错的起点。这门课程深入浅出地介绍了机器学习的基础概念，非常适合初学者。如果你对统计机器学习或经典方法感兴趣，推荐阅读李航的《统计学习方法》。这本书系统地介绍了各种统计学习方法，帮助你建立扎实的基础。如果你想更深入地理解机器学习的原理，可以参考斯坦福大学的机器学习课程CS229。完成这门课的作业并多次阅读Lecture Note，可以让你在申请机器学习或数据科学研究生时脱颖而出。此外，不要忽视编程实践，虽然不是必需的，但实践会让你对知识有更深刻的理解。深度学习的入门资源如下： UFLDL教程：这是斯坦福大学Andrew Ng等人编写的深度学习入门教程，官方还提供了中文版，非常适合初学者。 CS224d：这是斯坦福大学博士毕业生、Salesforce首席科学家Richard Socher团队开设的一门课程，专注于运用神经网络解决自然语言处理问题。 CS231n：这是斯坦福大学李飞飞团队开设的一门课程，主要介绍运用神经网络解决计算机视觉问题。 NN4ML：这是多伦多大学Geff Hinton教授录制的一门较为进阶的深度学习课程。虽然有一定难度，但里面的黑科技非常值得一看。了解一个领域最好的方式是阅读经典的、里程碑式的文献。上述课程自带的Reading Material都是非常重要的文献，建议仔细阅读、反复阅读。接下来是一些深度学习相关的会议推荐，排名越靠前推荐度越高：偏理论类（创新性更高，意义更大）：ICLR，NIPS，ICML 偏重应用类（一般来说创新性有限）：AAAI，IJCAI 计算机视觉：CVPR，ICCV，ECCV 自然语言处理：ACL，EMNLP，NaACL 把握好上游的论文，看下游的应用自然会简单很多。

如何用PyTorch开启深度学习之旅？ 𐟚€ 立即上手PyTorch！直接前往PyTorch官网的tutorial部分，不要犹豫，动手操作，按照示例代码一步步来。遇到不懂的地方，利用各种资源，如知乎、CSDN、百度、谷歌，甚至是ChatGPT，直到弄懂为止。坚持一到两周，你会发现已经掌握了PyTorch的基本函数和类，这是你探索深度学习世界的起点。 𐟓š 《PyTorch深度学习实战》这本书由PyTorch开发团队精心编写，内容详实且实用。第一部分带你打下坚实的基础，第二部分则是带你完成一个完整的深度学习项目，从理论到实践，让你真正上手。这本书干货满满，甚至还有部署的环节，不要觉得部署不重要，学好了部署，找工作基本不愁。 𐟔堥†…功修炼记住，PyTorch只是一个工具，会用就好。深度学习的核心在于内功的修炼。而读论文是提升内功的不二法门。想修炼内功的话，读论文是绕不开的。读1篇没感觉，读10篇有点意思，读100篇就差不多能摸到一些门道了，什么创新点啊之类的会自己往外蹦。 𐟑€ 计算机视觉与自然语言斯坦福的cs231n课程非常值得一听。不仅有理论，还有作业和论文阅读，帮助你深入理解计算机视觉的各个方面。有时间了做做作业，把要求读的论文读个差不多（极度推荐读cs231n这个课程的论文，因为刚开始接触深度学习，最难的其实不是读论文，而是找论文，找相关论文，而cs231n的论文都是李飞飞她们精挑细选的，读了绝对不吃亏）。自然语言方向，cs224n非常推荐，不过因为我是视觉方向的，所以只看过几个小节，但cs224n绝对是入门和进阶自然语言处理的优质课程，课程推荐的论文都是自然语言处理领域必读的论文，同样的读完可以很快入门和进阶。只要你掌握了上述第三阶段的两个大方向，细分领域基本都是大方向的延伸。要由前往后地学习：沿着发展的过程去学习，不用担心搞不明白。每个细分领域都有其独特的魅力，等待你去发掘。学习是一个逐步积累的过程，不要急于求成。保持好奇心，不断探索，你会发现深度学习的世界无限广阔。加油，未来的深度学习大师！

如何阅读和理解深度学习项目代码深度学习项目代码的复杂性和规模让人望而却步，但别担心，这里有一些实用的建议来帮助你探索和理解这些项目。 𐟓š 基础知识储备首先，确保你具备一定的深度学习基础知识。吴恩达的深度学习课程和斯坦福大学的CS231n是不错的入门选择，它们适合有大学数学基础的人。其次，熟悉Linux系统命令是必要的。Ubuntu是一个常用的选择，掌握一些基础命令如rm、ls、cd、cat、vim、sudo、find、df和top等，可以帮助你快速上手。此外，掌握Python语言和深度学习框架也是关键。Python上手快，可以参考菜鸟教程。对于深度学习框架，推荐TensorFlow和PyTorch，它们是大多数项目的首选。官方教程和GitHub上的demo都是很好的学习资源。 𐟔 项目分析阅读拿到一个GitHub项目后，可以按照以下步骤进行分析和阅读：项目背景调研查看是否有说明文档，大型项目如PyTorch、NNI和MMdetection等通常会在readthedoc上提供说明书。检查是否有README文件，它通常包含项目创建者的重要信息，对理解项目代码很有帮助。如果没有说明文档和README文件，也不要气馁，直接进入下一个阶段。实在读不懂怎么办？在GitHub的issue上进行提问。如果有项目作者的联系方式，可以联系作者发邮件提问。查看是否有其他人写过相关的博客。项目与论文的关系如果项目对应一篇论文，先阅读论文，对背景和项目细节有一个大概的了解。 𐟒ᠥ𐏨𔴥㫊内容太多怎么办？将关键步骤和项目归纳成文档，这样可以帮助你更好地理解和记忆。希望这些建议能帮助你减轻学习焦虑，逐步掌握深度学习项目代码的阅读和理解技巧！

如何快速入门AI算法？这些资源推荐给你！最近看到很多同学对AI算法感兴趣，觉得既有趣又有前途。那么，如何入门呢？今天我来给大家分享一些实用的资源和方法。基础知识推荐 𐟓– 好书推荐首先，强烈推荐两本书：《统计学习方法》和《机器学习》。这两本书是我们常说的“西瓜书”，非常经典。视频课程吴恩达的《深度学习 deeplearning.ai》和李沐的《动手深度学习》也是不错的选择。GitHub上还有很多人整理的笔记，可以直接搜索“deeplearning.ai”找到相关资源。斯坦福CS231n 这门课是AI圈领军人物李飞飞老师设计的，质量和内容都很棒。可以在小破站上搜索相关课程。论文阅读建议从经典论文开始看起，比如resnet、inception等。遇到不懂的地方可以搜索相关讲解，有很多人分享经验。实战项目 𐟒𛊩ṧ›ž践可以从最经典的CIFAR-10分类项目开始，逐步过渡到目标检测项目。GitHub上有一些开源代码，可以下载下来熟悉一下代码含义。一些经典数据集也要了解，比如ImageNET和COCO。竞赛参与可以在Kaggle、天池等平台上找到一些比赛。组队参赛可以学到很多东西，比如分析题目、处理数据、思考方法、代码实现、提交、修改方案、名次提升等等。总结快速入门AI算法并不难，但算法知识体系庞大，不是一朝一夕能掌握的。先对整体有一个大概了解，知道每个名词的含义，然后逐步深入了解知识点。通过项目实践和竞赛参与，不断提升自己的理解能力和编程能力。希望这些资源和方法对你有帮助，祝你早日成为AI算法高手！

如何在两个月内快速入门机器学习与深度学习如果你有两个月的时间，以下是一个快速的入门路线，帮助你掌握机器学习和深度学习的基础知识：吴恩达机器学习课程：完成前五周的课程，并做编程练习。 3Blue1Brown视频：观看相关视频，深入理解机器学习的原理。吴恩达深度学习专项课程：完成整个系列，并进行练习。图像处理：如果你对图像处理感兴趣，重点关注第四讲。自然语言处理：如果你对NLP或序列数据感兴趣，重点关注第五讲。开源实现：搜索你感兴趣的开源项目，推荐使用Keras，然后根据需要迁移到TensorFlow或PyTorch。如果你只有一个月的时间，以下是一个速成计划：吴恩达机器学习课程：略读第1-5周的课程，只看视频，掌握基本概念。第三周可以跳过MATLAB/Octave课程。 3Blue1Brown视频：观看相关视频。吴恩达深度学习专项课程：略读第一课，即神经网络和深度学习。图像处理：如果你对图像处理感兴趣，查看Nielsen书中的第六章。自然语言处理：如果你对NLP或序列数据感兴趣，可以看看Christopher Olah的博客。 Siraj Raval的视频：观看涉及大多数机器/深度学习主题的视频。开源实现：搜索你感兴趣的开源项目，推荐使用带有TensorFlow后端的Keras。一些小建议：吴恩达的神经网络讲解速度较快，建议补充阅读相关书籍，如《神经网络与深度学习》。开始研究深度学习之前，最好重温一下大学数学。推荐阅读《深度学习》这本书，尤其是线性代数、概率和信息理论的部分。推荐课程：斯坦福大学的CS231n和CS224n。CS231n专注于计算机视觉的深度学习，而CS224n专注于序列建模。

免费GPU资源推荐及学习计划分享 𐟓š 最近我打算深入学习一下并行计算和区块链相关的知识。由于自己懒得配置环境，同时又需要一些GPU计算资源，所以我找到了一些可以即时使用的免费GPU资源，分享给大家。免费GPU资源推荐 𐟌 Google Colab T4 16G显存：单次最长运行12小时，支持GPU和TPU。阿里云天池TCC V100 16G显存：单次最长运行24小时，配置为8c32g。 Kaggle Notebook：支持P100 16G显卡，每周使用时长为43小时。使用方法 𐟛 ️ 使用这些资源其实很简单，只需在搜索引擎中输入对应的关键词+GPU，就能找到详细的使用教程。整个配置过程只需几分钟，非常方便。学习计划 𐟓… 我最近在斯坦福大学的CME213网课上学习并行计算，同时也在啃区块链的相关课程。以前入门深度学习和CV时看了CS 231n，入门NLP时看了CS 224n，现在又加上CME 213，感觉自己已经白嫖了四门斯坦福的高质量网课。量化交易 𐟓ˆ 虽然量化方面的学习暂时搁置了，但我会开始买一些基金，当作交学费，近距离感受一下交易市场，同时也给自己一个了解市场信息的窗口。区块链学习 𐟔 区块链的学习计划是跟着课内进度进行，再配合自己看一些博客。一直以来都在听闻“web3”、“元宇宙”、“电子货币”这些名词，热度很高，被称为互联网的新增量。但作为一个科班出身的人，我还没有认真系统地了解过它们到底是什么。现在趁这个机会，好好研究一下密码学和区块链的基础知识。总结 𐟓 如果你在学习过程中发现自己有“豁然开朗”的感觉，不妨写一些笔记记录一下学习过程。希望这些资源和学习计划能对你有所帮助！

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