# Fei-Fei Li [[Stanford University]] の計算機科学教授であり、コンピュータビジョンと機械学習を研究する。30papers は 2016 年の CS231n 講義ノートを「Karpathy, Li, Johnson, and others (Stanford)」の成果として掲載し、現在の公式 CS231n 講義ページも Fei-Fei Li を講師に挙げる。(Source: [[@2026__30papers__CS231n Convolutional Neural Networks for Visual Recognition]]; [Stanford profile](https://profiles.stanford.edu/fei-fei-li); [CS231n course page](https://cs231n.stanford.edu/)) ## CS231n との関係 CS231n は画像分類を中心に深層学習によるコンピュータビジョンを教える Stanford の講義である。[[Andrej Karpathy]]、[[Justin Johnson]]らとともに、2016 年版の講義ノートに関与した人物として30papersに表記されている。(Source: [[@2026__30papers__CS231n Convolutional Neural Networks for Visual Recognition]]) ## ILSVRC主催者としての立場(2012年) Fei-Fei Liが主催していた「ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge」(ILSVRC)で、2012年に[[AlexNet]]が従来手法を大きく凌駕して圧勝した。最初にこの結果の報告を受けた際、精度とともに「まさか新手法ではなく、ずっと知っていたニューラルネットワークが達成するとは」と驚いたと述べている(出典として「The Robot Brain Podcast」Ep.20が挙げられている)。(Source: [[@2022__Gihyo__ディープラーニングを支える技術 - Chapter 1 ディープラーニングと人工知能]]) ## 関連 - 講義ノート: [[@2026__30papers__CS231n Convolutional Neural Networks for Visual Recognition]] - 組織: [[Stanford University]] - 概念: [[畳み込みニューラルネットワーク]] - 関係者: [[Andrej Karpathy]]、[[Justin Johnson]] - データセット/ベンチマーク: [[ImageNet]] / [[AlexNet]] - [[@2022__Gihyo__ディープラーニングを支える技術 - Chapter 1 ディープラーニングと人工知能]] ## 出典 - [[@2026__30papers__CS231n Convolutional Neural Networks for Visual Recognition]] - [Stanford profile](https://profiles.stanford.edu/fei-fei-li) - [CS231n course page](https://cs231n.stanford.edu/) - 岡野原大輔, 『ディープラーニングを支える技術』, 技術評論社, 2022, 第1章 §1.2.