CMU-2018年8月-深度学习基础课程视频分享

2018 年 9 月 20 日 深度学习与NLP

课程介绍

    以深度神经网络为代表的“深度学习”系统被应用于越来越多的人工智能任务中,从语言理解、语音和图像识别,到机器翻译、路径规划,甚至游戏和自动驾驶。因此,在许多高阶应用环境中,深度学习的专业知识正在从深奥难懂状态转变为强制性的必要条件,并在工业应用中具有很大的优势。

    在本课程将学习深度神经网络的基础知识,以及它们在各种AI任务中的应用。在课程结束时,学生将对深度学习有很大的了解,并能够将深度学习应用于各种任务。他们还将了解当前关于深度学习的大部分文献,并通过进一步研究扩展他们的知识。


课程地址

http://deeplearning.cs.cmu.edu/


文末附课程已经release视频及PPT分享

(视频带英文字母)


从学生的角度来看该课程内容

    该课程在概念方面非常全面。它有助于学生理解深度学习的基础知识。课程从MLP模型开始讲起,并且逐渐演化到更复杂的概念,例如注意力(Attention)和序列到序列(Seq2Seq)模型。学生将完全掌握PyTorch,这对于实现深度学习模型非常重要。作为学生,将学习构建深度学习模型所需的工具。HomeWork由两个部分组成,即Autolab和Kaggle。Kaggle使学生能够探索多种架构,并了解如何微调和不断改进模型。所有作业的任务都是相似的,了解如何使用多种深度学习方法解决相同的任务很有趣。


课程大纲

视频下载地址

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