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深度学习准「研究僧」预习资料：图灵奖得主Yann LeCun《深度学习（Pytorch）》春季课程

百家 作者：机器之心 2020-08-15 15:50:37

机器之心报道

编辑：蛋酱

开学进入倒计时，深度学习方向的准「研究僧」们，你们准备好了吗？


转眼 2020 年已经过半，又一届深度学习方向的准研究生即将踏上「炼丹」之路。对于这一方向的新生来说，提前了解、学习这一专业领域的知识，会让研究生涯有一个更加顺畅的开端。

以往，机器之心曾经介绍过很多入门课程：


列出的这些课程仅是冰山一角。几年下来，我们积攒了成百上千的教程资料，从基本概念到深度解析，从语言到框架，从读博到就业…… 既有理论，也有实战；既有精华文章，也有视频、教科书、笔记，全都收录在这几份教程盘点文章之中：


今天要介绍的是一份比较适合入门深度学习的课程：纽约大学数据科学中心《深度学习（Pytorch）》2020 春季课程。


课程网站：https://atcold.github.io/pytorch-Deep-Learning/

这门课程由图灵奖得主、纽约大学 Sliver 教授 Yann LeCun 主讲，课程主要涉及深度学习和表征学习的最新技术及其在计算机视觉、自然语言理解和语音识别方面的应用，重点包括监督深度学习、无监督深度学习、嵌入方法、度量学习、卷积和递归网络等。


在学习这门课程之前，你需要对数据科学和机器学习有一定程度的了解，你可以先完成 DS-GA 1001 数据科学入门，或者学习一门研究生级别的机器学习课程。

《深度学习（Pytorch）》系列课程自开设以来，已经成为该领域的明星课程，迄今 GitHub 主页获得了 2.6k 的 star 量。

课程目录

课程总长度为 11 周，在两个多月的时间里，你将掌握这几项内容：

  • 监督学习、神经网络、深度学习基础

  • 反向传播及架构组件

  • 卷积神经网络及其应用

  • 更多深度学习架构

  • 正则化技巧 / 优化技巧 / 理解深度学习的工作原理

  • 基于能量的模型

  • 自监督学习和其他


课程进度如下：


每一部分都有着详细的课程介绍，并且纲要内容已经翻译成了包括中文在内的 6 种语言，毫无阅读障碍。

目前，所有课程视频资源也已放出，你可以在该课程另一位主讲人 Alfredo Canziani 的 YouTube 主页找到播放列表：https://www.youtube.com/playlist?list=PLLHTzKZzVU9eaEyErdV26ikyolxOsz6mq


时间不早了，距离正式开学还有十几天，你的学习计划启动了吗？

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