Practical_DL

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秋季深度学习课程资源与实践指南,适用于学习者和开发者

2023秋季深度学习课程,涵盖讲座和实践材料,可在本地或Google Colab完成作业。通过Telegram讨论问题,学习课程包括深度学习基础、技巧及卷积神经网络等,由资深导师提供材料,持续改进。

Deep Learning深度学习课程PyTorch神经网络Github开源项目

深度学习课程

这个仓库是 2023 年秋季学期深度学习课程的补充资料。上一次课程请访问 spring branch

每周的讲座和实践资料都在 ./week* 文件夹中。你可以在本地或在 Google Colab 上完成所有作业(详见每周文件夹中的 readme 文件)。

基本信息

  • Telegram 聊天室(俄语)。
  • 截止日期和评分规则可以在本页面查看。
  • 任何技术问题、想法、课程资料中的错误、贡献想法 - 请添加一个 issue 或在聊天室中询问。

课程大纲

  • week01 深度学习介绍

    • 讲座:深度学习 -- 介绍、反向传播算法、自适应优化方法
    • 研讨会:使用 numpy 实现神经网络
    • 作业 1 发布!
    • 请开始担心安装 pytorch。你下周会需要它!
  • week02 深度学习技巧综合讲座

    • 讲座:深度学习作为一种语言,dropout,批量/层归一化,其他技巧,深度学习框架
    • 作业 2 发布!
    • 研讨会:PyTorch 基础
  • week03 卷积神经网络

    • 讲座:计算机视觉任务,卷积和池化层,卷积网络架构,数据增强
    • 研讨会:训练你的第一个卷积网络

(待更新)

贡献者和课程工作人员

课程资料由

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