不可错过！图宾根大学《深度学习》课程，12讲述神经网络、GNN、GAN、序列模型等主题，附Slides与151页pdf笔记

在过去的十年里，深度神经网络已经成为人工智能许多领域不可或缺的工具，包括计算机视觉、计算机图形学、自然语言处理、语音识别和机器人技术。本课程将介绍深度神经网络的理论与实践原理。在其他主题中，我们将涵盖计算图、激活函数、损失函数、训练、正则化和数据增强，以及各种基本和最先进的深度神经网络架构，包括卷积网络和图神经网络。该课程还将解决深度生成模型，如自动编码器，变分自动编码器和生成对抗网络。此外，在整个课程中，还将介绍来自不同领域的应用。本教程将通过在Python和PyTorch中实现和应用深度神经网络来加深对它们的理解。

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