Los apuntes de Stanford que enseñaron visión por computador a medio internet

Las notas del mítico curso de Stanford, redactadas originalmente por Karpathy, siguen online y gratis: de la clasificación con kNN hasta las arquitecturas convolucionales, con esa mezcla de rigor y llaneza que se volvió su marca. Yo aprendí retropropagación de verdad en su famosa sección de gradientes. Material de curso convertido en patrimonio común del campo.

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Andrej Karpathy et al. · Stanford CS231n

MIMarco Ibáñez

Conexiones

Trazadas y explicadas por personas: la razón es lo que las hace valiosas.

«Con Goodfellow et al. afianzas los fundamentos matemáticos y principios generales del deep learning; al saltar a las notas de Stanford transformas esa base en intuiciones, ejemplos y recetas prácticas específicas para visión por computador (gradientes, CNNs, casos implementables).»
MIMarco Ibáñez
La biblia del deep learning, gratis y online por decisión de sus autoresLibro
«Dominar la intuición y el código de la retropropagación con Nielsen te permite entender en profundidad los gradientes; al saltar a las notas de Stanford aplicas esa base a problemas reales de visión: arquitecturas convolucionales, entrenamiento, diagnóstico y trucos prácticos para llevar la teoría a modelos útiles.»
MIMarco Ibáñez
El libro online con el que más gente ha entendido por fin la retropropagaciónLibro
«Tras experimentar y obtener resultados rápidos con el curso práctico (A), las notas de Stanford (B) aportan la base teórica —retropropagación, convnets y principios de diseño— que te permite diagnosticar errores, optimizar y generalizar modelos con criterio.»
MIMarco Ibáñez
El curso que empieza entrenando un modelo el primer día y deja la teoría para luegoWeb