# Stanford CS231n：计算机视觉中的深度学习（2026 春）

- 原标题：Stanford CS231n：Deep Learning for Computer Vision（2026 春）
- 类型：课程
- 来源：Stanford 课程官网
- 学期：2026 春
- 首次精选：2026-10-29 23:09
- 分级：必读
- 学习层级：进阶
- 主题：[vision-multimodal-understanding](<https://oplearnx.com/md/topics/vision-multimodal-understanding.md>)（第 18 位）、[neural-model-foundations](<https://oplearnx.com/md/topics/neural-model-foundations.md>)（第 24 位）
- 原文链接：[https://cs231n.stanford.edu/](<https://cs231n.stanford.edu/>)
- 本站页面：[https://oplearnx.com/resources/pk\_3df1ea40dc89](<https://oplearnx.com/resources/pk_3df1ea40dc89>)

## 摘要

斯坦福大学 2026 年春季 CS231n《Deep Learning for Computer Vision》课程网站。页面用一个在浏览器中实时运行的卷积神经网络示例（CIFAR-10 分类，架构为 \[conv-relu-conv-relu-pool\]x3-fc-softmax，共 17 层、7000 参数，用 ConvNetJS 训练）说明输入图像如何经一系列函数变换为类别概率。课程简介指出视觉识别（图像分类、定位、检测）是搜索、图像理解、地图、医疗、无人机、自动驾驶等应用的核心，深度学习显著提升了这些系统的性能，并说明这是一门深度学习课程。

## 课程各讲

- [视频合集](<https://www.youtube.com/playlist?list=PLoROMvodv4rOmsNzYBMe0gJY2XS8AQg16>)

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来源：LearnMap · 学径（https://oplearnx.com）