Yann LeCun主讲！纽约大学《深度学习》2020课程全部开放

作者 | 青暮

Yann LeCun在纽约大学数据科学中心（CDS）主讲的《深度学习》2020年春季课程现已全部在线可看，还有中文版讲义！

该课程自2020年春季开始由Yann LeCun与他的徒弟Alfredo Canziani共同执教。

CDS发布了Yann LeCun的深度学习（DS-GA 1008）课程的所有材料，包括带英文字幕教学视频、书面讲义、课件以及带有PyTorch实现的可执行Jupyter Notebooks。 （链接见文末）

课程视频示例

课程涵盖了深度学习和表示学习中的最新技术，重点包括监督/自监督学习、嵌入方法、度量学习、卷积网络和循环网络，并应用于计算机视觉、自然语言理解和语音识别。

不过，在学习这门课程之前，同学们还需要先学习纽约大学的DS-GA 1001数据科学入门或一门研究生级别的机器学习课程。

这门为期14周的课程从深度学习的历史、动机和灵感等主题开始。随后，课程更深入地研究了诸如优化技术、基于能量的模型、世界模型、生成对抗网络和模型预测性策略学习等主题。

此外，课程还将探索诸如NLP的深度学习、图卷积网络以及结构化预测的深度学习等方面。

值得一提的是，这门课程还提供了多种语言版本的讲义，包括英语、阿拉伯语、西班牙语、意大利语、日语、韩语、土耳其语、中文、法语、波斯语、俄语等语言。并且，之后还将添加葡萄牙语、孟加拉语和越南语。真教育界良心！翻译工作是由来自全球17个时区的470多名志愿者完成的。

除了Yann LeCun，这门课程的另一位讲师Alfredo Canziani是纽约大学库兰特数学科学研究所的计算机科学研究助理教授和深度学习研究科学家，其导师是纽约大学助教Kyunghyun Cho和Yann LeCun。

Alfredo Canziani的主要研究方向是自动驾驶的机器学习，他拥有的里雅斯特大学的电气工程学士学位和硕士学位，他还于2012年在克兰菲尔德大学获得理学硕士学位，并于2017年在普渡大学获得博士学位。

Yann LeCun和Alfredo Canziani都活跃在Twitter社交媒体上（账号@ylecun、@alfcnz），他们还回答了YouTube视频评论部分的所有问题，感兴趣的同学可以去查看和提问。

最后祝同学们学习愉快~

课程目录

 

课程目录如上所示，点击上面的超链接，就能跳转到相应的讲义。每一周的课程都分为两个部分，即讲座和动手做，讲座部分介绍基础知识，动手做部分教你如何做实现。  

讲座示例：1.2 卷积神经网络(CNN)的演化及其用途，为何出现深度学习？

动手做示例：1.3 问题动机、线性代数与视觉化

另外，也可以在主页的下图所示部分索引到讲义、课件、Jupyter Notebooks和YouTube视频，目前网站图例显示有问题，同学们自己点击右边的方框试试看吧。

资源

• YouTube视频：https://www.youtube.com/playlist?list=PLLHTzKZzVU9eaEyErdV26ikyolxOsz6mq

• B站视频（也是英文字幕）：https://www.bilibili.com/video/BV197411M7gG/

• 官方中文版讲义：https://atcold.github.io/pytorch-Deep-Learning/zh/

• 课件：https://drive.google.com/drive/folders/1l3A1c_9RGdJclFJjejzWfLDsfJ95w7r8

• GitHub：https://github.com/Atcold/pytorch-Deep-Learning

• Reddit论坛：https://www.reddit.com/r/NYU_DeepLearning/

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