动手学深度学习 v2 - 从零开始介绍深度学习算法和代码实现
- 讲师：李沐
- 课程主页：https://courses.d2l.ai/zh-v2/
- 教材：https://zh-v2.d2l.ai/
- B 站视频：https://space.bilibili.com/1567748478/lists/358497?type=series
目标
- 介绍深度学习经典和最新模型
- LeNet, ResNet, LSTM, BERT, …
- 机器学习基础
- 损失函数、目标函数、过拟合、优化
- 实践
- 使用 Pytorch 实现介绍的知识点
- 在真实数据上体验算法效果
内容
- 深度学习基础－线性神经网络，多层感知机
- 卷积神经网络－LeNet, AlexNet, VGG, Inception, ResNet
- 循环神经网络－RNN, GRU, LSTM, seq2seq
- 注意力机制 － Attention, Transformer
- 优化算法－SGD, Momentum, Adam
- 高性能计算－并行，多 GPU，分布式
- 计算机视觉－目标检测，语义分割
- 自然语言处理－词嵌入，BERT
你将学到什么
- What：深度学习里有哪些技术
- How：如何实现和调参
- Why：背后的原因（直觉、数学方向的解释）