特斯拉人工智能主管Andrej Karpathy的神经网络课程

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最后编辑于 01月07日 开发

Andrej Karpathy在特斯拉负责自动驾驶仪的研究,是特斯拉的人工智能主管,他在斯坦福有一门卷积神经网络课程,CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition,该课程是Andrej Karpathy和李飞飞在2015年一起设计,适合入门的开发者学习。

在他还是斯坦福大学计算机科学博士的时候,他写过一篇黑客神经网络指南,Hacker's guide to Neural Networks,其实就是一篇神经网络入门教程,只不过他从代码和物理的直觉而不是数学推导的角度,讲解了他对神经网络算法的理解。不过这篇指南只写了前两章就暂停了,因为他把精力用到CS231n课程上了。

Andrej Karpathy曾在谷歌和DeepMind实习过,以及在OpenAI做过一年多的研究员。他在斯坦福上学期间,和李飞飞合作研究了卷积和递归神经网络架构,及其在计算机视觉、自然语言处理及二者交叉领域中的应用。DeepMind是谷歌在2014年以4亿美元收购的一家英国人工智能公司。

由于是学计算机出身,这位大牛还用Javascript写了几个深度学习库,ConvNetJS, RecurrentJS, REINFORCEjs, t-sneJS

除此之外,他还在业余时间搞了个网站arxiv-sanity.com,用于搜索Arxiv.org上三年内的机器学习论文。

Andrej Karpathy个人介绍:
https://cs.stanford.edu/people/karpathy/

黑客神经网络指南原文:
http://karpathy.github.io/neuralnets/

cs231n课程大纲和资料:
http://cs231n.stanford.edu/syllabus.html

机器学习论文搜索网站:
http://arxiv-sanity.com/

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