国立台湾大学-李宏毅-2017年（秋）最新深度学习与机器学习应用及其深入和结构化研究课程分享

课程首页：            https://www.csie.ntu.edu.tw/~yvchen/f106-adl/index.html

    课程持续更新中，文末附分享目前已经release出来的视频和ppt下载链接。

课程描述：

    讲解深度学习的基本理论，介绍深度学习各种实际应用。

期望和目标：

    希望学习本门课程的学生学会：

    （1）、深度学习工作原理。

    （2）、深度学习常用架构工作原理。

    （3）、深度学习工具包的使用，如何设计搭建模型。

    （4）、如何使用深度学习技术分析和解决实际的问题。

一些先决条件：

    需要的一些编码能力：

    熟练使用Python编程，左右作业均采用Python编程。

预修课程要求：

    大学微积分

    线性代数

    概率论与数理统计

    机器学习基础

    统计学

课程大纲：

课程视频教程及ppt下载地址：

链接: https://pan.baidu.com/s/1nuXsoFR 

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