課程安排

目標(biāo)

• 介紹深度學(xué)習(xí)經(jīng)典模型和最新模型：LeNet、ResNet、LSTM、BERT。。。
• 機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)：損失函數(shù)、目標(biāo)函數(shù)、過擬合、優(yōu)化
• 實(shí)踐：使用pytorch實(shí)現(xiàn)介紹的知識點(diǎn)；在真實(shí)數(shù)據(jù)上體驗(yàn)算法效果

內(nèi)容

• 深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)：線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、多層感知機(jī)
• 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：LeNet、AlexNet、VGG、Inception、ResNet
• 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：RNN、GRU、LSTM、seq2seq
• 注意力機(jī)制：Attention、Transformer
• 優(yōu)化算法：SGD、Momentum、Adam
• 高性能計算：并行、多GPU、分布式
• 計算機(jī)視覺：目標(biāo)檢測、語義分割
• 自然語言處理：詞嵌入、BERT

將會學(xué)到什么？

資源

• 課程主頁：https://courses.d2l.ai/zh-v2
• 教材：https://zh-v2.d2l.ai/
• 課程論壇討論：https://discuss.d2l.ai/c/16
• Pytorch論壇：https://discuss.pytorch.org/

----end----

其他參考：

1、《動手學(xué)深度學(xué)習(xí)》，課程安排，https://courses.d2l.ai/zh-v2/assets/pdfs/part-0_1.pdf