斯坦福CS231n—深度学习与计算机视觉----学习笔记 课时1

课时1 计算机视觉历史回顾与介绍上

CS231n：这一一门关于计算机视觉的课程，基于一种专用的模型架构，叫做神经网络（更细一点说，是卷积神经网络CNN）。计算机视觉是人工智能领域中发展最为迅猛的一个分支，是一个与很多领域紧密关联的学科。

视觉信息，或者叫像素信息是最难被利用的信息，可以把它称之为“互联网中的暗物质”。

我们现在面对的问题：非常大量的数据，以及这些“暗物质”的挑战。我们面对的问题，我们使用的建模（方式）也是跨学科的

如果兴趣范围是关于计算机视觉的一些广泛的讨论，比如工具之类或者一些基础讨论关于3D视觉，或者是机器人视觉识别，可以学CS231a；CS231n针对的是更专的领域，在模型和应用范围都有针对性，模型方面，只讨论神经网络，应用方面，基本只针对于计算机视觉。

卷积神经网络结构是为了解决识别问题的需要而出现的，之后，识别问题又促进了深度学习的进化，如此反复。

基础视觉区的神经元是按一列一列的组织起来，每一列神经元只“喜欢”某一种特定的形状，某种简单的线条组合。