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课程安排

来源:花匠小妙招 时间:2026-04-13 01:04

动手学深度学习在线课程

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课程摘要

不论是在学术突破还是在工业应用, 深度学习是人工智能在近十年里进展最为迅速的领域。然而,深度学习模型复杂、参数繁多、而且新模型层出不穷,这给学习带来了难度。

本课程将从零开始教授深度学习。同学们只需要有基础的Python编程和数学基础。我们将覆盖四大类模型:多层感知机、卷积神经网络、循环神经网络、和注意力机制。在此之上,我们将介绍深度学习中的两大应用领域—计算机视觉和自然语言处理—中的典型任务。

本课程的一大特点是不仅讲述模型算法,同时会将每一处细节都讲述如何用PyTorch进行实现。这样同学们可以在真实数据上获得第一手经验。我们将举办四次课程竞赛,让同学们实践学习到的知识如何解决实际问题。

课程内容将紧靠《动手学深度学习》第二版。本书目前已经被近200所大学采用作为教材。我们将在3月20日开始直播。同学们无需注册或缴费就可以参加。敬请期待。

讲师

李沐

AWS 资深首席科学家
美国卡内基梅隆大学计算机系博士

课程安排

目前日程安排为暂定安排,会根据实际进度进行调整。部分内容暂时链接到英文版,中文版会随后更新。

深度学习基础

3月20日课程安排  深度学习介绍 安装 数据操作数据预处理 3月21日线性代数[补充] 按特定轴求和   矩阵计算 自动求导3月27日线性回归基础优化方法  线性回归的从零开始实现 线性回归的简洁实现 3月28日Softmax 回归 损失函数  图像分类数据集 Softmax 回归的从零开始实现 Softmax 回归的简洁实现 4月3日

休课

4月4日

休课

4月10日感知机  多层感知机多层感知机的从零开始实现 多层感知机的简洁实现 4月11日模型选择  欠拟合和过拟合4月17日权重衰减Dropout4月18日数值稳定性模型初始化和激活函数  实战 Kaggle 比赛:预测房价 竞赛 预测房价  

卷积神经网络

4月24日模型构造 参数管理 自定义层 读写文件 GPU 4月25日

休课

5月1日

休课

5月2日

休课

5月8日

休课

5月9日

休课

5月15日预测房价竞赛总结  从全连接层到卷积 图像卷积5月16日填充和步幅多输入多输出通道5月22日池化层卷积神经网络(LeNet)5月23日深度卷积神经网络(AlexNet)使用块的网络(VGG)5月29日网络中的网络(NiN)含并行连结的网络(GoogLeNet)5月30日批量归一化残差网络(ResNet)竞赛 图片分类  

计算机视觉

6月5日硬件:CPU和GPU 6月6日更多的专有硬件  多GPU训练6月12日

休课

6月13日

休课

6月19日多GPU训练的实现 分布式训练 6月20日图像增广微调6月26日实战 Kaggle 比赛:图像分类(CIFAR-10) 实战 Kaggle 比赛:狗的品种识别(ImageNet Dogs) 6月27日物体检测  边缘框实现 物体检测数据集 锚框竞赛 树叶分类竞赛总结  7月3日区域卷积神经网络(R-CNNs) 单发多框检测(SSD)  你只看一次(YOLO)  7月4日多尺度物体检测实现 SSD 实现 7月10日语义分割  语义分割数据集 转置卷积转置卷积是一种卷积7月11日全连接卷积神经网络(FCN)样式迁移竞赛 目标检测  

循环神经网络

7月17日序列模型文本预处理 7月18日语言模型和数据集循环神经网络 7月24日循环神经网络的从零开始实现 循环神经网络的简洁实现 7月25日门控循环单元(GRU)长短期记忆网络(LSTM)深层循环神经网络双向循环神经网络7月31日

休课

8月1日

休课

8月7日机器翻译与数据集 编码器-解码器结构序列到序列学习(seq2seq)束搜索 

注意力机制

8月8日注意力机制注意力分数使用注意力机制的seq2seq8月14日自注意力和位置编码Transformer8月15日BERTBERT预训练数据集 预训练BERT 微调BERT 自然语言推理和数据集 自然语言推理:微调BERT 竞赛 目标检测总结  8月21日优化算法 课程总结和进阶学习  

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所属分类:花卉
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