斯坦福CS231n第2讲:图像分类与行政事项-作业1与周五实践教程
在2019年4月4日的斯坦福大学计算机视觉课程CS231n的第二讲中,由Fei-Fei Li、Justin Johnson和Serena Yeung主讲。这节课的重点内容包括图像分类的工作流程(ImageClassification pipeline),以及与课程相关的行政管理事项。学生们被引导使用Piazza平台进行问题交流,尤其是关于期中考试、海报展示会和项目等事宜,Stanford SCPD学生需使用@stanford.edu邮箱地址注册Piazza,并联系scpd-customerservice@stanford.edu寻求帮助。 课程大纲涉及了几个关键主题: 1. 第一个作业(Assignment 1)已经发布,截止日期为4月17日11:59 pm。其中包括了K-最近邻算法(K-Nearest Neighbor)、线性分类器如支持向量机(SVM)和softmax,以及两层神经网络的学习。此外,还讨论了如何提取和理解图像特征。 2. 讲座强调了实践性的教学,提到每周部分星期五(12:30pm - 1:20pm)会在Gates B03举行讨论课,这些课程提供比主讲更多的实践细节。尽管不是每周都有,学生应该查看课程大纲(http://cs231n.stanford.edu/syllabus.html)来确认具体安排。本周的讨论课特别关注Python、numpy以及Google Cloud的设置,这对于理解和应用所学理论至实际项目至关重要。 3. 学生们被鼓励在Piazza上提问,特别是关于作业中的技术问题,以便及时获取解答和支持。 这一节课程深入浅出地介绍了计算机视觉的基本概念和技术,同时强调了实际操作能力和工具的运用,是学习者从理论到实践转化的重要环节。通过这个课程,学生将掌握图像分类的基础方法,熟悉编程工具的使用,并逐步培养数据处理和模型构建的能力。
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