(给机器学习算法与Python学习加星标,提升AI技能)
本文经AI新媒体量子位(公众号 ID: QbitAI)授权转载
学PyTorch深度学习,可能5天就够了。
法国深度学习研究者Marc Lelarge出品的这套名为《Hands-on tour to deep learning with PyTorch(亲身体验PyTorch的深度学习之旅)》的课程,就是让你在5天之内,迅速理解深度学习,并学会应用开源的深度学习项目。
这套课程不仅介绍了深度学习相关的理论基础,还结合了大量实践内容,分类、GAN、词嵌入等实例都包含在内,还有代码和Colab,非常方便实用。甚至,为了防止你看不下去,这套教程还富含表情包,可以说友好度非常高了。
学完之后,你就可以快速的理解神经网络,之后看到别人分享的各种新项目、新资源,你就都可以利用到自己的项目中了。

五天分别学什么

课程表↓

第一天

非常入门级的深度学习介绍,看起来对新手很友好:
用CNN分辨猫和狗,自带Colab:
然后了解一下PyTorch是啥。

第二天

知道了深度学习和PyTorch分别是啥,下面就可以继续深入到一些更为复杂的概念里了。
首先,捡起你的数学知识,逻辑回归、卷积之类的都要知道。
对PyTorch的各种模块也要有所了解:
嵌入、变分自动编码器这类内容都可以开始学了。

第三天

现在,可以学习深入一点的理论了,贝叶斯方法、反向传播都在今天的课程里。
为了防止学的太疲惫,PPT里甚至还有表情包:
另外,还能通过实例来了解GAN了:

第四天

恭喜你,可以开始学习RNN了,另外,除了前面的GAN,NLP的内容也可以涉足了。
比如,用word2vec做词嵌入:
一样有代码有Colab版本。

第五天

最后一天是升华了,连神经网络黑箱性这种严肃的问题都开始讨论了。
另外,还有类激活图、对抗性研究这方面的内容,同样,有代码和示例,有兴趣的同学可以继续研究下去。

传送门

课程:https://mlelarge.github.io/dataflowr-web/cea_edf_inria.html
dataflowr:https://mlelarge.github.io/dataflowr-web/
GitHub:https://github.com/mlelarge/dataflowr
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