NYU-DLSP20深度学习课程学习资料汇总 - 纽约大学深度学习春季课程

NYU-DLSP20深度学习课程学习资料汇总 - 纽约大学深度学习春季课程

NYU-DLSP20是纽约大学2020年春季学期开设的深度学习课程,由深度学习领域著名学者Yann LeCun和Alfredo Canziani主讲。本文整理了该课程的相关学习资料,帮助大家系统学习深度学习知识。

1. 课程简介

NYU-DLSP20全称为NYU Deep Learning Spring 2020,是一门研究生级别的深度学习课程。课程涵盖了深度学习的最新技术,包括监督学习、无监督学习、嵌入方法、度量学习、卷积网络和循环网络等,并介绍了它们在计算机视觉、自然语言理解和语音识别等领域的应用。

2. 课程网站

课程的主要学习资料都可以在官方网站上找到,包括课程大纲、视频、幻灯片等。网站支持多语言,方便不同国家的学习者使用。

3. 视频资料

所有课程视频都已上传到YouTube,可以在课程播放列表中观看。视频内容包括课堂讲座和实践教程。

4. 课程笔记

课程的详细笔记可以在GitHub仓库中找到,采用Jupyter Notebook的形式。主要内容包括:

• 张量运算基础
• 神经网络原理
• 卷积神经网络
• 循环神经网络
• 自编码器
• 变分自编码器
• 生成对抗网络
• 图神经网络 等

5. 代码实践

课程提供了丰富的代码实践内容,全部基于PyTorch框架。你可以在GitHub仓库中找到所有代码,并通过Jupyter Notebook进行交互式学习。

主要的实践内容包括:

• 张量操作
• 自动求导
• 神经网络训练
• CNN图像分类
• RNN序列分类
• 自编码器
• VAE
• GAN 等

6. 在线运行环境

课程提供了基于Binder的在线运行环境,无需本地配置即可运行所有代码。

7. 讨论社区

课程设有Reddit讨论区和Discord频道,方便学习者交流讨论。

8. 其他资源

• 课程幻灯片
• 补充阅读材料

NYU-DLSP20是一门非常全面和系统的深度学习课程,适合想要系统学习深度学习的同学。通过以上丰富的学习资源,相信大家可以掌握深度学习的核心知识,并具备实际应用能力。祝大家学习愉快!