课程安排

斯坦福大学 · 2025 年春季

授课安排在每周二、周四，美国太平洋时间 12:00—13:20，地点为 NVIDIA 礼堂。
讨论课通常安排在每周五，美国太平洋时间 12:30—13:20，地点为 NVIDIA 礼堂；特殊调整请查看 Ed。

更新后的课件会在每次授课前发布于本页。为便于浏览，授课类别标题标为蓝色，讨论课与期末海报展示标为黄色，期中考试标为红色。课表可能随学季进展而调整。

日期	教学内容	授课教师	学习资料	事项	截止时间
04/01	第 1 讲：课程导论计算机视觉概览课程概览教学安排 [课件 1] [课件 2]	Fei-Fei Li, Ehsan Adeli
———	深度学习基础
04/03	第 2 讲：使用线性分类器进行图像分类数据驱动方法 k 近邻线性分类器代数、可视化与几何视角 Softmax 损失 [课件]	Ehsan Adeli	图像分类问题线性分类
04/04	Python／NumPy 复习课 [Colab] [教程]	美国太平洋时间 12:30—13:20
04/08	第 3 讲：正则化与优化正则化随机梯度下降动量、AdaGrad、Adam 学习率调度 [课件]	Zane Durante	优化
04/09				作业 1 发布
04/10	第 4 讲：神经网络与反向传播多层感知机反向传播 [课件]	Ehsan Adeli	反向传播线性运算反向传播示例建议阅读：动量方法为何有效求导笔记高效反向传播更多反向传播资料：[1]、[2]、[3]
04/11	反向传播复习课 [课件] [Colab]	美国太平洋时间 12:30—13:20
———	感知与理解视觉世界
04/15	第 5 讲：使用卷积神经网络进行图像分类发展历史高层表示与图像特征卷积与池化 [课件]	Justin Johnson	卷积神经网络
04/17	第 6 讲：卷积神经网络架构批归一化迁移学习 AlexNet、VGG、ResNet [课件]	Zane Durante	AlexNet、VGGNet、GoogLeNet、ResNet
04/18	期末项目概述与指南 [课件]	美国太平洋时间 12:30—13:20
04/22	第 7 讲：循环神经网络 RNN、LSTM、GRU 语言建模图像描述生成序列到序列模型 [课件]	Zane Durante	建议阅读：《深度学习》中的循环神经网络章节理解 LSTM 网络
04/23				作业 2 发布	作业 1 截止
04/24	第 8 讲：注意力机制与 Transformer 自注意力 Transformer [课件]	Justin Johnson	建议阅读：《注意力就是你所需要的一切》[Transformer 原始论文] 注意力？注意力！[Lilian Weng 的博客] 图解 Transformer [Jay Alammar 的博客] ViT：用于图像识别的 Transformer [论文] [博客] [视频]
04/25	PyTorch 复习课 [Colab]	美国太平洋时间 12:30—13:20			项目计划书截止
04/29	第 9 讲：目标检测、图像分割及网络的可视化与理解单阶段检测器两阶段检测器语义分割、实例分割与全景分割特征可视化与逆向重建；对抗样本；DeepDream 与风格迁移 [课件]	Ehsan Adeli	FCN、R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO DETR：基于 Transformer 的端到端目标检测 [论文] [博客] [视频]
05/01	第 10 讲：视频理解视频分类三维卷积网络双流网络多模态视频理解 [课件]	Ruohan Gao
05/02	循环神经网络与 Transformer [Colab] [课件]	美国太平洋时间 12:30—13:20
05/06	第 11 讲：大规模分布式训练 [课件]	Justin Johnson
05/07					作业 2 截止
———	生成式与交互式视觉智能
05/08	第 12 讲：自监督学习前置任务（pretext tasks）对比学习多感官监督 [课件]	Ehsan Adeli	建议阅读： Lilian Weng 的博客文章 DINO：自监督视觉 Transformer 中涌现的性质 [论文] [博客] [视频]
05/09	期中复习课 [课件]	美国太平洋时间 12:30—13:20
05/13	随堂期中考试	美国太平洋时间 12:00—13:20
05/15	第 13 讲：生成模型（一）变分自编码器生成对抗网络自回归模型 [课件]	Justin Johnson	建议阅读：博客：ELBO 是什么，为什么需要它
05/16				作业 3 发布	项目阶段报告截止
05/20	第 14 讲：生成模型（二）扩散模型 [课件]	Justin Johnson
05/22	第 15 讲：三维视觉三维形状表示形状重建神经隐式表示 [课件]	Jiajun Wu
05/27	第 16 讲：视觉与语言 [课件]	Ranjay Krishna
05/29	第 17 讲：机器人学习深度强化学习模型学习机器人操作 [课件]	Yunzhu Li
05/30					作业 3 截止
06/03	第 18 讲：以人为本的人工智能	Fei-Fei Li
06/04					项目最终报告截止
06/11	期末项目海报展示