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- 第1 章 ： Lecture1 - CS231n课程介绍
- 免费 课时1：1.1 计算机视觉概述 敬请期待
- 免费 课时2：1.2 计算机视觉历史背景 敬请期待
- 免费 课时3：1.3 课程后勤 敬请期待
- 第2 章 ： Lecture2 - 图像分类
- 免费 课时4：2.1 图像分类 - 数据驱动方法 敬请期待
- 免费 课时5：2.2 图像分类 - K最近邻算法 敬请期待
- 免费 课时6：2.3 图像分类 - 线性分类I 敬请期待
- 免费 课时7：作业#1: Image Classification, kNN, SVM, Softmax, Neural Network 敬请期待
- 第3 章 ： Lecture3 - 损失函数和优化
- 免费 课时8：3.1 损失函数 敬请期待
- 免费 课时9：3.2 优化 敬请期待
- 第4 章 ： Lecture4 - 介绍神经网络
- 免费 课时10：4.1 反向传播 敬请期待
- 免费 课时11：4.2 神经网络 敬请期待
- 免费 课时12：作业 #2 due Neural networks, ConvNets 敬请期待
- 第5 章 ： Lecture5 - 卷积神经网络
- 免费 课时13：5.1 历史 敬请期待
- 免费 课时14：5.2 卷积和池化 敬请期待
- 免费 课时15：5.3 视觉之外的卷积神经网络 敬请期待
- 第6 章 ： lecture6 - 训练神经网络（上）
- 免费 课时16：6.1 激活函数 敬请期待
- 免费 课时17：6.2 批量归一化 敬请期待
- 第7 章 ： Lecture7 - 训练神经网络（下）
- 免费 课时18：7.1 更好的优化 敬请期待
- 免费 课时19：7.2 正则化 敬请期待
- 免费 课时20：7.3 迁移学习 敬请期待
- 第8 章 ： Lecture8 - 深度学习软件
- 免费 课时21：8.1Caffe，Torch，Theano，TensorFlow，Keras，PyTorch等 敬请期待
- 免费 课时22：作业 #3 due 敬请期待
- 第9 章 ： Lecture9 -CNN架构
- 免费 课时23：AlexNet，VGG，GoogLeNet，ResNet等 敬请期待
- 第10 章 ： Lecture10 - 循环神经网络
- 免费 课时24：10.1 RNN, LSTM, GRU 敬请期待
- 免费 课时25：10.2 语言模型 敬请期待
- 免费 课时26：10.3 图像标注、视觉问答、 Soft attention模型 敬请期待
- 第11 章 ： Lecture11 - 图像识别和分割
- 免费 课时27：11.1 分割 敬请期待
- 免费 课时28：11.2 定位 敬请期待
- 免费 课时29：11.3 识别 敬请期待
- 第12 章 ： Lecture12 - 可视化和理解卷积神经网络
- 免费 课时30：12.1 特征可视化、倒置、对抗样本 敬请期待
- 免费 课时31：12.2 DeepDream和风格迁移 敬请期待
- 第13 章 ： Lecture13 - 生成模型
- 免费 课时32：13.1 Pixel RNN/CNN 敬请期待
- 免费 课时33：13.2 变分自编码器 敬请期待
- 免费 课时34：13.3 生成式对抗网络 敬请期待
- 第14 章 ： Lecture14 - 深度增强学习
- 免费 课时35：14.1 策略梯度，硬注意 敬请期待
- 免费 课时36：14.2 Q-Learning, Actor-Critic算法 敬请期待
- 第15 章 ： Lecture15 - 特邀讲座：Song Han
- 免费 课时37：15.1 深度学习的方法及硬件 敬请期待
- 第16 章 ： Lecture16 - 特邀讲座：Ian Goodfellow
- 免费 课时38：16.1 对抗样本和对抗训练 敬请期待
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