Contents
通過 PyTorch 加速你的深度學習 ( deep learning )， 以 Python 首選框架涵蓋所有深度學習的基礎知識
從這 6.5 小時的課程，你將學到
- 有效地運用 PyTorch ，建構深度學習專案
- 掌握深度學習的理念，並用 PyTorch 實現
要求
- 你需要知道基本的 python，如列表 ( lists )、字典 ( dictionaries )、迴圈 ( loops )、函數 ( functions ) 和類 ( classes )
- 你需要知道基本的差異
- 你需要知道基礎代數
課程說明
深度學習日益重要
深度學習支撐著當今許多重要和日益重要的應用，從臉部辨識到自駕車、醫療診斷等。
為任何人製作
許多課程要嘛太數學了不然就是太過實務，本課程在兩者之間保持了謹慎的平衡，為你在深度學習提供堅實的基礎，以便你可以進一步探索，不管你有興趣進一步做深度學習的研究和/或應用深度學習。 課程設計是有目的地讓其符合任何人，不需要有很強的數學背景。 當然對於具備很好背景的人來說，數學將加速你了解在深度學習中各種不同的模式。
邊學邊寫程式
整個課程都是在 Python Notebook 交付，以便你可以跟著視訊的進程重複動作觀察結果。你可以練習和調整模型，直到你真正了解每一行程式碼為止。我強烈建議你在聆聽視訊時鍵入每行程式碼，因為這將有助於你習慣語法。
逐漸學習的風格
許多指南由於缺乏從基礎起的過渡，人們經常迷失或錯過對理解某些模型至關重要的關鍵環節。因此，你可以看到每個單獨的主題如何彼此緊密相連。事實上，在從邏輯回歸起的每個主題開始，我花時間仔細解釋一個模型是如何簡單地從前一個修改過來。那就是深度學習神奇的地方，我們可以把它的一些部分回溯到將起始處的線性回歸。
以圖表來驅動的程式碼
本課程使用超過100個訂製的圖表 ( diagrams )，我花了數百小時仔細創建，以便你可以清楚地看到從一個模型到另一個模型如何過渡，並全面了解模型。此外，這些圖的設計是讓你可清楚看到我教的理論和你將學習的程式碼之間的關係。
給你自己一位好的導師
當我第一次開始學習時，希望有一位導師指導我從基礎知識到進階的理論，讓我可以發表研究論文和/或實踐非常複雜的專案。本課程提供你一個可以隨意問問題的地方，無論多基本都可以。我會在那裡，盡我所能來回答你的問題。即使教學中已經談過你問的問題，我也將努力指出你可以到哪裡學到你想了解的東西，並提供你更多的資源 ( 不限於課程中 )。
學前所需的數學知識
課程並不強調深度學習背後的數學。它專注於讓你先了解一切如何運作，這對你以後輕鬆補上缺乏的數學知識非常重要。有涉及數學，但僅限於增強你的理解，讓你在未來課程能進一步深入了解，以溫和的曲線學習。
目標受眾
- 任何想學深度學習的人
- 正在使用其他框架，如 TensorFlow、Keras、Torch 和 Caffe 的深度學習研究人員
- 任何 Python 程式設計師
講師簡介
Deep Learning Wizard 學深度學習的研究員, 新加坡國立大學 ( NUS )
我是新加坡國立大學深度學習的研究員。我與世界各地的研究人員合作，如 IVADO、MILA、康乃爾大學、麻省理工學院、清華大學等。我也在 ICML等頂級研討會和會議上做論文發表。 我與世界頂尖公司（如 NVIDIA ）的知名演講人一起在世界各地教授深度學習。
英文字幕：有
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