李沐《动手学深度学习》课程视频汇总

9 月份,亚马逊AWS首席科学家李沐博士开始了《动手学深度学习》课程的第一课,想要结合实践来介绍深度学习。历时 5 个月,这门课程的第一季已经结束,共讲了 19 课。李沐博士对此系列视频进行了整理,有需求的同学可通过以下视频学习。

视频链接:https://discuss.gluon.ai/t/topic/753

课程简介

该系列课程是MXNet 团队联合将门创投,开设的一门零基础、着重动手实践的深度学习在线直播课程。课程内容将基于李沐等人的开源教程《动手学深度学习》(英文版为 Deep Learning - The Straight Dope),并使用 Apache MXNet 的最新前端 Gluon 作为开发工具,在动手实践的过程中学会使用简单易读的代码写出产品级的应用。

《动手学深度学习》中文文档地址:http://zh.gluon.ai/

课程大纲


  • 第一课:从上手到多类分类

  • 第二课:过拟合、多层感知机、GPU和卷积神经网络

  • 第三课:深度卷积网络,如何使用Gluon,以及核武器购买指南

  • 第四课:BatchNorm,更深的卷积神经网络,图片增强和新的Kaggle练习

  • 第五课:Gluon高级和优化算法基础

  • 第六课:优化算法高级和计算机视觉

  • 第七课:物体检测

  • 第八课:物体检测·续

  • 第九课:物体检测·再续

  • 第十课:语义分割

  • 第十一课:样式迁移

  • 第十二课:循环神经网络

  • 第十三课:正向传播、反向传播和通过时间反向传播

  • 第十四课:实现、训练和应用循环神经网络

  • 第十五课:门控循环单元(GRU)、长短期记忆(LSTM)、多层循环神经网络以及Gluon实现

  • 第十六课:词向量(word2vec)

  • 第十七课:GloVe、fastText和使用预训练的词向量

  • 第十八课:seq2seq(编码器和解码器)和注意力机制

  • [第一季完结] 第十九课:应用seq2seq和注意力机制:机器翻译 

入门资源深度学习课程李沐MXNet
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