李沐老師在伯克利開新課了，深度學習教材已經開源，視頻也會有的

栗子 發自 凹非寺

量子位 報道 | 公眾號 QbitAI

李沐老師的新課，這個月就要在伯克利開講了。

這是一門深度學習基礎課，一周兩節；每節課後，都會有課堂視頻放出。

課程內容，大致是按照李沐老師的開源新書《動手學深度學習》來安排的 (但和去年放出的同名課程並不一樣) 。

除了沐神，另外一位講師是這本書的共同作者、亞馬遜的同事Alex Smola。

從基礎到高難

課程會從基礎概念開始講起。

比如，數學和統計學範疇的鏈式法則、貝葉斯定理、邏輯回歸等等。

比如，深度學習入門需要的批尺寸 (Batch Size) 、學習率(Learning Rate) 、多層感知器 (MultiLayer Perceptrons) 、反向傳播、隨機梯度下降等等。

在那之後，便會走進神經網路的世界。

先是卷積網路(CNN) ，從簡單的LeNet開始，到ResNet這類用來做高精度模型的架構。

再來就是序列模型(Sequence Models) 和循環網路(RNN) 。LSTM、GRU以及注意力機制都會在這裡登場。

5月，就要搭建大規模視覺模型了

作為一門注重實踐的課程，課程表裡有四節課標註了Making it Work，那便是老師向同學們傳授實現大法的時候。

以及，這門課完全基於Jupyter Notebook，每節課的內容，都有代碼可以運行。

所以，就算沒有標註Making it Work，也可以自行實踐 (比如下面這個皮卡丘檢測活動) 。

另外，每周都會有作業題目放到網上。溫馨提示，這是一門需要不停寫代碼的、強度很大的課。

需要注意的是，雖然是基礎課，大家也要攜帶Python基礎，一點點線代基礎，一點點統計學基礎，再來上課。畢竟，這些部分不會講得太細。

先預習一下？

1月22日，新課才會開講。

現在，雖然還沒有視頻 (開學就有了) ，也沒有留作業，但最新版教材已經開源了啊。

英文版叫Dive into Deep Learning，就是課程制定教材。

中文版叫《動手學深度學習》，這下沒有借口了：

老師沒來，大家就先預習吧：不光有正文，還有GitHub項目，以及Jupyter Notebook。

以及，去年李沐老師還有教材同名課程放出，所有視頻都在等你。

新課GitHub傳送門：

https://github.com/diveintodeeplearning/berkeley-stat-157

新課視頻列表 (待填坑) 傳送門：

https://www.youtube.com/playlist?list=PLZSO_6-bSqHQHBCoGaObUljoXAyyqhpFW

教材傳送門：

http://www.d2l.ai/(英)

http://zh.d2l.ai/(中)

舊課傳送門：

https://discuss.gluon.ai/t/topic/753

—完—

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