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《深度学习》花书训练营【第二期】(完结)

深度学习》花书训练营【第二期】(完结)

AI领域内,关于深度学习的课程资料有很多很多,而《深度学习Deep Learning》是由麻省理工学院推出的,一经出版就风靡全球,因为本书的封面是由艺术Daniel Ambrosi提供的中央公园杜鹃花步道梦幻景观,所以被誉为“花书”

相信大家对这本书一定很熟悉,因为它简明扼要的概括了深度学习中大部分重要主题,每当遇到深度学习概念时,都可以在书中找到参考,故被广大学员们誉为深度学习中的“圣经”教材

自发售以来,长期位居美国亚马逊AI和机器学习类图书榜首,是业界公认深度学习领域奠基性的经典教材,曾受特斯拉CEO埃隆·马斯克等众多国内外专家重磅推荐。

本书的三位作者 Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和 Aaron Courville 一直耕耘于机器学习领域的前沿,在业内也具有非常大的知名度,引领了深度学习的发展潮流。

对AI学习者来说,《深度学习》适合各类读者阅读,包括相关专业的大学生或研究生,以及不具有机器学习或统计背景、但是想要快速补充深度学习知识,以便在实际产品或平台中应用的软件工程师

课程目录

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00【学前准备】开营仪式,认识群内的小伙伴
01 第一周线性代数
02 第一周:概率与信息伦,数值计算
03 第一周:本周学习任务简单总结
04 第二周 机器学习算法基本概念
05
06 第二周:本周学习任务简单总结
07
08 第三周:随机梯度下降
09 第三周:本周学习任务简单总结
10 第四周:前馈神经网络损失函数
11 第四周:前馈神经网络架构设计 反向传播
12 第四周:直播答疑日
13 第四周:本周学习任务简单总结
14 第五周:范数惩罚正则化
15 第五周:深度模型中的优化
16 第五周 本周学习任务简单总结
17 第五周:直播答疑
18 第六周:卷积神经网络基础
19 第六周:卷积函数变体
20 第六周:本周任务简单总结+直播答疑日
21 第七周:RNN概念&前向传播
22
23 第七周:本周学习任务简单总结
24 第八周lstm
25 第八周gru
26 第八周:本周任务简单总结+直播答疑日
27 第九周:推理加速、训练加速
28 第九周:自适应和gan
29 第九周:本周学习任务简单总结

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