【资源干货】香港中文大学《深度学习导论》2021课件
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本课程介绍了深度学习。通过本课程的学习，学生将学习深度学习的理论、模型、算法、实现以及最近的进展，并获得深度神经网络训练的经验。课程开始于机器学习的基本知识和一些经典深模型,其次是优化技术训练神经网络,实现大规模深度学习,多任务深度学习,深迁移度学习, 循环神经网络, 应用深度学习计算机视觉和语音识别和理解深度学习工作的原因。课程要求学生具备微积分、线性代数、概率、统计和随机过程的基础知识。
2021年春季提供的课程
深度学习的最新进展，如深度强化学习，GAN, RNN与语言模型，视频分析等。
使用流行的DL工具包(例如PyTorch)，实践深度学习的优化经验。
最终的项目将带领你完成整个研究过程: 提案构思，讨论想法，进行实验，撰写报告，并通过演示分享你的工作!
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