五天入門深度學習，這裡有一份PyTorch實戰課程

機器之心整理

參與：李亞洲、路

這是一門五天入門深度學習的實戰課程

想入門深度學習的小夥伴有福了！dataflowr 最近推出了一門五天初步掌握深度學習的實戰教程（實戰使用 PyTorch 框架），有知識點有實例有代碼，值得一看。該課程的創建和維護者是法國國立計算機及自動化研究院（INRIA）的研究員 Marc Lelarge。

• 課程地址：https://mlelarge.github.io/dataflowr-web/cea_edf_inria.html
• 代碼地址：https://github.com/mlelarge/dataflowr

該課程的教學目標是學習者能夠了解：

• 何時何地應該使用深度學習
• 深度學習的工作原理
• 深度學習前沿研究

此外，該課程還希望學習者能夠自己動手做深度學習項目。

這門實戰課程要求學習者積极參与，親自動手實踐，其使用的深度學習框架為 PyTorch。

課程目錄

第一天：

• （PPT）課程簡介；
• （代碼）示例 1：在 Colab 上創建
• VGG
• 模型參加 Kaggle 貓狗識別競賽；
• （代碼）用 Autograd 做回歸：PyTorch 簡介。

第二天：

• （PPT）線性/logistic 回歸、分類和 Pytorch 模塊；
• （代碼）理解卷積，創建首個數字識別神經網路；
• （PPT）嵌入和數據載入器（DataLoader）；
• （代碼）協作過濾演算法：矩陣因子分解和推薦系統；
• （PPT）變分自編碼器；
• （代碼）自編碼器和
• 變分自編碼器
• 。

第三天：

• （PPT）用於真實世界場景的深度學習；
• （代碼）Softmax 溫度、混合密度網路、通過反向傳播的貝葉斯；
• （PPT）生成對抗網路；
• （代碼）條件 GAN 和 InfoGAN

第四天：

• 循環神經網路：PPT 及相關代碼；
• （代碼）char-RNN 的 PyTorch 教程；
• （代碼）Word2vec；
• （代碼）試玩詞嵌入；
• 了解結構化自注意句子嵌入的論文和代碼，從而掌握 Glove NLP 小項目。

第五天：

• （PPT）打開 AI 黑箱；
• （代碼）類激活圖（CAM）；
• （代碼）對抗樣本；
• 圖神經網路。

希望對讀者有所幫助。

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