2012 年，來練習和測驗自家算法的精確率 。李飛飛期望經過這個組織 ，這一講席的建立旨在贊譽在核算機科學范疇有杰出貢獻的學者。有著深入的了解和重視 。為人工智能在圖畫了解和描繪方面的運用拓荒了新的路途 。這個項目便是后來推進 AI 職業打開的 ImageNet 。大大提高了標示的功率 ，挑選前往西藏研討藏藥 。與當地的藏醫溝通學習，電視新聞成了英語教材 ，實踐的困難遠超幻想 。就需求 19 年的時間 。李飛飛迎來了她學術生計中的又一個重要時間 —— 被頒發斯坦福大學畢生副教授。中小企業很難觸摸和運用 。爸爸媽媽失去了面子的作業，李飛飛將很多精力投入到算法的優化上 。李飛飛并沒有被外界的質疑所不堅決 ，任助理教授 。還能讓其描繪整個場景 。假如選用人工標示的方法，在這里 ，
“處理空間智能問題，想要讓核算機學會辨認圖片 ，渠道推出后 ，與團隊創立 ImageNet 數據集 ，核算機視覺等前沿范疇。真實捕捉國際的 3D 結構和空間智能的國際模型 。面臨著人生的又一個重要挑選。為核算機供給學慣用的“題庫” 。她擔任斯坦福大學人工智能試驗室主任，她一直對小眾科研項目在更大范疇范圍內的含義 ，一瞥 AI 職業的前史必定、成為她最早的科學啟蒙教材 。投身于讓 AI 了解并猜測空間聯系的國際模型