斯坦福李飞飞老师开设的计算机视觉课程CS231n，这是一门每学期的视频更新都会引起一波尖叫的明星课。
即使在斯坦福，这也是新生们每学期抢到手软都抢不到的神课。2018年斯坦福春季学期开学周文摘菌有幸来到斯坦福，亲自前排听了这门课的线下版，当时，和李飞飞老师一起教授这门课的助教Justin Johnson介绍，今年有超过800人注册抢课。
斯坦福2018春季学期CS231N课程introduction部分，前排视角实拍👆
最近，Justin Johnson刚刚毕业并且加入了密歇根大学成为了一名助理教授，接过李飞飞老师的接力棒，也把这门经典课程翻新、升级，重新开设。
最近，Justin在推特上宣布，课程的所有视频内容已经全部放出啦。
Justin表示，相比之前的CS231n，这次的课程内容全部都进行了革新，加入了新的关于transfomers和视频、3d的内容。此外，在作业上也加入了pytorch和googlecolab的使用。
密歇根大学2019秋季「Deep Learning for Computer Vision」课程历时3个多月，共计22个课时，19个主题。
目录如下
第1课：简介
第2课：图像分类
第3课：线性分类器
第4课：优化算法
第5课：神经网络
第6课：反向传播
第7课：卷积网络
第8课：CNN模型
第9课：硬件和软件
第10课：神经网络训练（第1部分）
第11课：神经网络训练（第2部分）
第12课：循环神经网络
第13讲：注意力模型
嘉宾演讲：对抗性机器学习
第14课：可视化和理解
第15课：物体检测
第16课：检测和细分
第17课：3D视觉
第18课：视频处理
第19课：生成模型（第1部分）
第20课：生成模型（第2部分）
第21课：强化学习
第22课：回顾与介绍 公开问题
这门课由AI圈领军人李飞飞老师亲自设计教学，专注深度学习在计算机视觉领域的应用，内容涵盖多种神经网络具体结构与训练应用细节，质量和内容都非常之高。
今年4月份，斯坦福这门课程也更新了春季学期的最新版本，只不过斯坦福因为审核较严格，目前还没有完整视频放出。
目前，斯坦福放出的最新版本还是2018年的视频版，ppt和视频并没有配套，听起来也比较吃力。
密歇根大学的这版视频除了内容更新，形式上也更加“学生友好”，ppt和视频配套播放，文摘菌试听了一下，非常舒适，也极力推荐大家去感受一下。
最后，放上完整内容，赶紧一学为快吧！
先放上完整课程视频的YouTube链接：
https://www.youtube.com/playlist?list=PL5-TkQAfAZFbzxjBHtzdVCWE0Zbhomg7r
如果你需要下载ppt，也可以在密歇根大学的官网找到ppt+视频的对照版本👇
http://leccap.engin.umich.edu/leccap/viewer/r/v3jaMO
