本课程介绍深度学习。学习本课程的学生将学习深度学习的理论、模型、算法、实现和最新进展,并获得训练深度神经网络的经验。课程从机器学习基础知识和一些经典的深度模型开始,然后是训练深度神经网络的优化技术,大规模深度学习的实现,多任务深度学习,迁移深度学习,循环神经网络,深度学习在计算机视觉和语音识别中的应用,以及理解深度学习的工作原理。要求学生具备微积分、线性代数、概率论、统计学和随机过程的基本背景知识。2023年春季提供的课程特点:深度学习的最新进展,如深度强化学习、GAN、带有语言模型的RNN、视频分析等。掌握优化深度学习的经验,使用流行的DL工具包(例如,PyTorch)。最终项目将带领您完成整个研究流程:起草提案,讨论想法,进行实验,撰写报告,并通过演示分享您的工作!

https://dl.ee.cuhk.edu.hk/index.htmlIntroduction

1Machine Learning Basics 2Multi-Layer Perceptron

3Convolutional Neural Networks

4Network Architectures for Image Understanding 5Optimization of Deep Neural Networks

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