スタンフォード大：CNN for Computer Visionのレクチャー動画

CourseraのDeep Learningコース（コース1〜3）も終わってしまったので、次を探しているところです。興味あるのはConvolutional Neural Network（CNN）、そしてGenerative Adversarial Network（GAN）などのコンピュータービジョンや画像生成に関するアルゴリズムです。

いろいろ調べていると、スタンフォード大のCNNのシリーズレクチャーがありました（以下）。

この動画は今年（2017年）のもので、もうすでに第1回から16回まであります（1動画/約1時間：合計約16時間）。
CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition
というスタンフォード大の授業の動画らしいです。
シラバスのページにはコースマテリアル（資料）のリンクもあり、これに従って一通りCNNについては勉強できそうです。今年の授業なので情報も最新だと思うし。

どうやらこの授業は、今年4/4から開始され、週2回のペース、途中に課題提出などもあり、6/12まで続いていたらしいです。週2回なので、かなりハイペースでやっていると思います。それにしても授業計画ならびにその内容がすごい。いまのアメリカの優れた大学はこんな感じなんですね。
このCNNコースを受講する前に、予備知識としてCS229:Machine Learning（Andrew Ng）を受講しておくといいと言ってますが、これはCourseraのMachine Learningコースの元となっている授業だと思います。
スタンフォード大学コンピューターサイエンス講義リストを見ると、CS230: Deep Learning（Andrew Ng）という授業があり、受講者はCourseraのDeep Learningコースを受けるようと書いてあります。どうやら、CS230の授業とCourseraの授業は同じようです。実際のCS230の授業では、トピックに合わせたさらなるレクチャー、ゲストレクチャーなどがあるようです。シラバスによると、CNNの授業は7週目の11/6からのようなので、それまでにはCourseraのConvolutional Neural Networksも開講するのではないでしょうか。ということであと一ヶ月くらい先という感じ。

追記：
このスタンフォード大学のCNNの動画をしばらく見てみましたが、初回だけFei-Fei Li先生の講義があって、その後はドクターの学生がスライドを見せながらCNNについて講義というか説明しています。教科書の内容をそのまま解説しているだけの授業という感じで、あまり頭に入ってきません。やはり、Andrew NG先生の教え方がいかに上手かというのが分かります。