Yann Lecun 纽约大学Spring2020深度学习课程，附66页PPT下载

本课程涉及深度学习和表示学习的最新技术，重点是有监督和无监督的深度学习、嵌入方法、度量学习、卷积网和递归网，并应用于计算机视觉、自然语言理解和语音识别。

Yann LeCun

在人工智能研究领域，Yann LeCun、Geoffrey Hinton 和 Yoshua Bengio一直被公认为深度学习三巨头，一起获得2018年图灵奖。

Yann LeCun，自称中文名“杨立昆”，计算机科学家，被誉为“卷积网络之父”，为卷积神经网络（CNN，Convolutional Neural Networks）和图像识别领域做出了重要贡献，以手写字体识别、图像压缩和人工智能硬件等主题发表过 190 多份论文，研发了很多关于深度学习的项目，并且拥有14项相关的美国专利。他同Léon Bottou和Patrick Haffner等人一起创建了DjVu图像压缩技术，同Léon Bottou一起开发了一种开源的Lush语言，比Matlab功能还要强大，并且也是一位Lisp高手。（Backpropagation，简称BP）反向传播这种现阶段常用来训练人工神经网络的算法，就是 LeCun 和其老师“神经网络之父”Geoffrey Hinton 等科学家于 20 世纪 80 年代中期提出的，而后 LeCun 在贝尔实验室将 BP 应用于卷积神经网络中，并将其实用化，推广到各种图像相关任务中。

课程目录内容

反向传播

卷积网络

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