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近日，在NeurIPS 2018 大会上，Facebook 官方宣布 PyTorch 1.0 正式版发布了。如何用Pytorch1.0搞深度学习？对很多小白学生是个问题。瑞士非盈利研究机构 Idiap Research Institute的研究员FRANÇOIS FLEURET开设了一门深度学习课程(2019年秋季)，详细结合深度学习与最新Pytorch1.0来为你细致讲解，是学习Pytorch1.0深度学习不可多得的材料。

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深度学习课程概述

本课程的目标是提供深度机器学习的完整讲解。如何设计一个神经网络，如何训练它，以及有哪些现有技术专门处理非常大的网络结构。本课程旨在教授应用问题的深度学习方法所需的技能。

课程计划内容:

1. 什么是深度学习，张量介绍。

2. 基本机器学习，经验风险最小化，简单嵌入。

3. 线性可分性，多层感知器，反向传播。

4. 通用网络，autograd，批处理，卷积网络。

5. 初始化、优化和正则化。Dropout，激活归一化，跳过连接。

6. 计算机视觉的深层模型。

7. 深入模型分析。

8. 自编码器，嵌入式和生成模型。

9. 循环模型和自然语言处理。

10. pytorch张量，深度学习模块，和内部构件。

深度学习课程导读

1. 绪论

1.1 从神经网络到深度学习，21页slides

1.2 当前成功应用的实例 22页slides

2. 机器学习基础

2.1 损失函数与风险. 15页slides

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