【中文配音】计算机视觉-深度学习, 李飞飞斯坦福CS231n | 2026最新版18讲 中英双语 深度学习必修【计算机-大四/研一】
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人工智能-大模型
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Parts
- P1 · [中文] 01-引言
- P2 · [中文] 02-线性分类器与图像分类
- P3 · [中文] 03-正则化与优化
- P4 · [中文] 04-神经网络与反向传播
- P5 · [必看] 1分钟:双语怎么切-充电解锁课程站
- P6 · [中文] 05-卷积神经网络图像分类
- P7 · [中文] 06-CNN架构
- P8 · [中文] 07-循环神经网络
- P9 · [中文] 08-注意力机制与Transformer
- P10 · [中文] 09-目标检测、图像分割与可视化
- P11 · [中文] 10-视频理解
- P12 · [中文] 11-大规模分布式训练
- P13 · [中文] 12-自监督学习
- P14 · [中文] 13-生成模型(一)
- P15 · [中文] 14-生成模型(二)
- P16 · [中文] 15-三维视觉
- P17 · [中文] 16-视觉与语言
- P18 · [中文] 17-机器人学习
- P19 · [中文] 18-以人为本的人工智能
- P20 · [英文] 01-引言
- P21 · [英文] 02-线性分类器与图像分类
- P22 · [英文] 03-正则化与优化
- P23 · [英文] 04-神经网络与反向传播
- P24 · [英文] 05-卷积神经网络图像分类
- P25 · [英文] 06-CNN架构
- P26 · [英文] 07-循环神经网络
- P27 · [英文] 08-注意力机制与Transformer
- P28 · [英文] 09-目标检测、图像分割与可视化
- P29 · [英文] 10-视频理解
- P30 · [英文] 11-大规模分布式训练
- P31 · [英文] 12-自监督学习
- P32 · [英文] 13-生成模型(一)
- P33 · [英文] 14-生成模型(二)
- P34 · [英文] 15-三维视觉
- P35 · [英文] 16-视觉与语言
- P36 · [英文] 17-机器人学习
- P37 · [英文] 18-以人为本的人工智能
Description
从一张图片如何被机器"看懂"讲起,斯坦福 CS231n 2025 春季最新版完整覆盖深度学习与计算机视觉的核心版图:前半程夯实线性分类器、反向传播、卷积神经网络与训练调优的基本功;后半程直击 Transformer、自监督学习、生成模型、3D 视觉、视觉与语言、机器人学习等前沿方向,最后以人为本的 AI 收束全局。这门课由李飞飞创办,被公认为全球计算机视觉第一课,2025 版内容大幅更新,紧跟大模型时代。 【观看指南】P1-P18 为中文配音版,P19-P36 为英文原声版,可按需切换食用。 【课程结构】18 讲完整版:01 引言 → 05 卷积网络 → 08 Transformer → 13/14 生成模型 → 15 三维视觉 → 17 机器人学习 → 18 以人为本的AI 【适合人群】有 Python 与线性代数基础、想系统入门深度学习与 CV 的同学;准备算法岗面试、需要构建完整知识体系的工程师;对多模态与具身智能感兴趣的研究者。 持续更新海外名校硬核课程,欢迎点赞收藏关注三连,你的支持是更新的最大动力!
Comments
吐字清晰,没有任何废话,语速快,有水准。
♥ 508 ↩ 10
有这么厉害的大牛讲课怪不得都要去国外留学
♥ 425 ↩ 15
居然有人在弹幕里面问斯坦福的教授为什么用英文上课…
♥ 218 ↩ 3
需要配套课件的同学评论区留言
♥ 238 ↩ 261
AI 教母李飞飞
♥ 56 ↩ 2
声音是后配的吧[doge][doge]
♥ 42 ↩ 1
up你好,真诚求教,非计算机专业的学生有了解一下的必要吗?我是材料的,然后我对ai方面还是挺感兴趣的,但是我缺少有关计算机技术的基础的知识
♥ 17 ↩ 8
这跟我七八年前的课程差不多,但企业级应用的发展真的是一日千里,一天好几个版本迭代,每天都有新鲜感
♥ 16 ↩ 1
所以我刷到这个视频的原因是因为CS2嘛。
♥ 5 ↩ 1
学造计算机需要 数电 模电 数据结构 计组 计网 操作系统 图形学 还有啥吗?[星星眼]
♥ 5 ↩ 1
李飞飞看着像张怡宁啊,
♥ 5
李飞飞,是谷歌那个李飞飞吗
♥ 5 ↩ 1
不讲思政嘛 这么直接
♥ 4 ↩ 1
🐮b,可惜我是学法律的[大哭][大哭]
♥ 3 ↩ 1
讲的很好,求ppt
♥ 2 ↩ 1
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♥ 2
已三连,求发[喜欢][喜欢]
♥ 1
需要讲义资料
♥ 1 ↩ 1
当年学过。梯度下降。都老古董东西了。还在学这种 唉 美国的确下坡路 十年前这东西多高级。现在路边摊
♥ 1 ↩ 1
国内博士后多注册自己公司尽快变现!
♥ 1