本课程介绍了深度学习。通过本课程的学习,学生将学习深度学习的理论、模型、算法、实现以及最近的进展,并获得深度神经网络训练的经验。课程开始于机器学习的基本知识和一些经典深模型,其次是优化技术训练神经网络,实现大规模深度学习,多任务深度学习,深迁移度学习, 循环神经网络, 应用深度学习计算机视觉和语音识别和理解深度学习工作的原因。课程要求学生具备微积分、线性代数、概率、统计和随机过程的基础知识。

http://dl.ee.cuhk.edu.hk/index.html

2021年春季提供的课程:

  • 深度学习的最新进展,如深度强化学习,GAN, RNN与语言模型,视频分析等。
  • 使用流行的DL工具包(例如PyTorch),实践深度学习的优化经验。
  • 最终的项目将带领你完成整个研究过程: 提案构思,讨论想法,进行实验,撰写报告,并通过演示分享你的工作!
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机器学习的一个分支,它基于试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的一系列算法。

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