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。