2019斯坦福深度学习CS231N第6课：硬件与软件、行政安排与资源

"CS231N是斯坦福大学的一门深度学习课程，由知名教授Fei-Fei Li、Justin Johnson和Serena Yeung主讲，该课程专注于卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）在图像识别领域的应用，特别适合初学者入门。2019年的最新课件涵盖了硬件与软件配置、课程行政管理、编程工具介绍以及学术诚信准则等内容。 在第六次讲座中，教师们首先讨论了硬件和软件环境，可能涉及GPU的优化、不同深度学习框架如PyTorch和TensorFlow的比较，以及如何选择合适的工具来提升模型训练效率。这节课可能会教授学员如何设置高效的深度学习开发环境，并强调实际操作中的最佳实践。 接下来，课程的行政管理部分提到了作业提交截止日期，如Assignment 1截止于前一天，Assignment 2将于5月1日到期。同时，项目提案应在4月24日提交，临近截止日期会有专门的项目辅导时间，帮助学生解决项目实施过程中遇到的问题。 课程还安排了一堂关于PyTorch和TensorFlow的专题讲座，定于周五在Thornton 102教室进行，时间为12:30到1:50，目的是让学生熟悉这两种流行的深度学习库，以便他们在实际项目中灵活运用。 值得注意的是，课程强调学术诚信的重要性，规定学生不得抄袭他人的代码或来自GitHub等源代码，课程会使用剽窃检测软件来确保作业的原创性。这提醒学生们在学习和完成任务时必须遵守学术规范。 CS231N的这次讲座不仅提供理论知识，还注重实践操作和良好学术风气的培养，是一门既专业又实用的深度学习入门课程。对于希望深入理解CNN和应用深度学习技术的学员来说，这是不可多得的学习资源。"