深度学习准「研究僧」预习资料:图灵奖得主Yann LeCun《深度学习(Pytorch)》春季课程...
视学算法报道
编辑:蛋酱
转载自公众号:机器之心
开学进入倒计时,深度学习方向的准「研究僧」们,你们准备好了吗?
转眼 2020 年已经过半,又一届深度学习方向的准研究生即将踏上「炼丹」之路。对于这一方向的新生来说,提前了解、学习这一专业领域的知识,会让研究生涯有一个更加顺畅的开端。
以往,机器之心曾经介绍过很多入门课程:
完备的 AI 学习路线,最详细的中英文资源整理
入门机器学习,照这个课程清单按顺序学就对了
计算机视觉入门大全:基础概念、运行原理、应用案例详解
NLP 技术路线详解:这是从数学到算法的艺术
深度强化学习入门难?这份资料手把手教会你
入门 | 献给新手的深度学习综述
……
列出的这些课程仅是冰山一角。几年下来,我们积攒了成百上千的教程资料,从基本概念到深度解析,从语言到框架,从读博到就业…… 既有理论,也有实战;既有精华文章,也有视频、教科书、笔记,全都收录在这几份教程盘点文章之中:
2019:收藏、退出一气呵成,2019 年机器之心干货教程都在这里了
2018:新年大礼包:机器之心 2018 高分教程合集
2017:灵魂追问 | 教程那么多,你…… 看完了吗?
2016:人工智能从入门到进阶,机器之心高分技术文章全集
今天要介绍的是一份比较适合入门深度学习的课程:纽约大学数据科学中心《深度学习(Pytorch)》2020 春季课程。
课程网站:https://atcold.github.io/pytorch-Deep-Learning/
这门课程由图灵奖得主、纽约大学 Sliver 教授 Yann LeCun 主讲,课程主要涉及深度学习和表征学习的最新技术及其在计算机视觉、自然语言理解和语音识别方面的应用,重点包括监督深度学习、无监督深度学习、嵌入方法、度量学习、卷积和递归网络等。
在学习这门课程之前,你需要对数据科学和机器学习有一定程度的了解,你可以先完成 DS-GA 1001 数据科学入门,或者学习一门研究生级别的机器学习课程。
《深度学习(Pytorch)》系列课程自开设以来,已经成为该领域的明星课程,迄今 GitHub 主页获得了 2.6k 的 star 量。
课程目录
课程总长度为 11 周,在两个多月的时间里,你将掌握这几项内容:
监督学习、神经网络、深度学习基础
反向传播及架构组件
卷积神经网络及其应用
更多深度学习架构
正则化技巧 / 优化技巧 / 理解深度学习的工作原理
基于能量的模型
自监督学习和其他
课程进度如下:
每一部分都有着详细的课程介绍,并且纲要内容已经翻译成了包括中文在内的 6 种语言,毫无阅读障碍。
目前,所有课程视频资源也已放出,你可以在该课程另一位主讲人 Alfredo Canziani 的 YouTube 主页找到播放列表:https://www.youtube.com/playlist?list=PLLHTzKZzVU9eaEyErdV26ikyolxOsz6mq
时间不早了,距离正式开学还有十几天,你的学习计划启动了吗?
© THE END
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