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李沐-动手学深度学习V2/ X2 x' y( G/ I j3 ^
! Y) w" k5 m3 [- A2 l资源目录：& }1 ~: y. E1 `2 e
/ L" i5 V: }' Z- C. l000pdf+src00预告
9 H/ V, P) G) n" y4 a/ c, B' h5 ]7 F8 m4 G; n
01课程安排
7 [+ N/ R F. r; i& T1 P3 h, P8 x3 j* n* ]% R% R$ V
02深度学习介绍
- m8 i- C! z) ?7 x) o6 Y
2 ?1 S R q: w( ?03安装
9 q% S) W ~9 K1 D; c( e, _6 _1 B, Y
$ d; |3 M! C( V( e, _; ?* ^" x04数据操作＋数据预处理& t4 m" [5 w& t. I& f
+ {! J5 T6 \+ w9 Q) g05线性代数7 r# `/ S# @ }. M
+ J# V F1 D# @+ K: \4 f+ e' y; f06矩阵计算" x: \: j6 Z" w8 m' {1 I
$ H5 J) ?9 d9 G' z' i* J; s3 k4 [7 m
07自动求导
( o2 X. t* L5 \2 N2 q$ b0 L) g, Z% U+ c# }0 J
08线性回归＋基础优化算法
1 M- O2 X; B7 O1 w: l% p; K
( Z* [) |( {. o: @9 s' ~09 Softmax回归＋损失函数＋图片分类数据集
8 ]: W4 z9 F0 K7 v0 p. f; R9 @' V
9 o, y* g: p$ [. @09A Windows下安装CUDA和Pytorch跑深度学习
0 Y' C# ?5 i9 j) i- I v2 z+ C/ m8 j0 K1 R) r2 q
09B使用AWS最便宜的GPU实例
6 Z+ V J1 X2 ?: K- E( l6 T$ y2 G2 f& V _8 H- D, A/ s& u! \
10多层感知机＋代码实现3 C$ ?+ z# w+ X0 N* `# {0 j
9 p- J6 K8 k' D! w; a/ Z- N6 C/ }
10行代码战胜90%数据科学家?! U9 w9 t9 y) r: w+ g7 @' y9 V$ a
( o) J) g0 v$ F$ q, ]# o11模型选择＋过拟合和欠拟合12权重衰退
% a Z' @5 z; @* N9 e: y! `
* U& ~# G5 q, i% o1 e13丢弃法
8 ^8 M1 r" J/ I+ d. `
# Z$ l1 z9 [! G$ |7 {14数值稳定性＋模型初始化和激活函数
?: q( N6 C2 A% ]! O7 J/ R4 L2 H- G
+ U/ J b' ]$ d! P" e15实战: Kaggle房价预测＋课程竞赛:加州2020年房价预测' ^. i& G) [; R" K( U
, Q* B4 C6 f- `4 x# ~16 PyTorch神经网络基础, a3 H1 R4 U- b9 T! x- P+ c
3 {: Z1 l+ ?- K* A0 c6 Q
17使用和购买GPU) X0 q( ?% E) |
- p j# \* P/ {18预测房价竞赛总结
8 \4 X/ d6 |2 W0 O1 Q/ W3 S6 o' v' g$ p* l
19卷积层( \( C4 N+ }& @9 P0 _
3 c$ ?) y4 A4 ]" A, ^( b# D: X. N20卷积层里的填充和步幅
" s/ R/ E. b) J! ?, e0 Q- {, @& M9 }- E# b* {% v+ ^
21卷积层里的多输入多输出通道7 R& P' M9 y) Q/ A8 ]( |, \
* ^& c+ O! X( o7 O9 i0 e0 O5 ~22池化层- F; \' J' B( y, o" {0 n
: d* T: m* v1 q23经典卷积神经网络LeNet
& ]5 N5 K8 N! o: u" s+ e3 C% ~8 X) { w! W+ t4 P4 y/ f
24深度卷积神经网络AlexNet/ k- y' H, k0 F8 X. A
* ~; I8 c: L5 \
25使用块的网络VGG; @1 G4 a* U9 Y1 e
# N# K P3 ]9 H2 O! T4 L
26网络中的网络NiN9 w% [4 o m$ U9 W! W* _. Z* H
* H. V2 A. A! F& ] A, Y/ L
27含并行连结的网络GoogLeNet lnception v3
, m; v% m( p8 o0 T0 K6 u
! `0 B9 @( U5 Q1 Y+ @* V+ F5 w28批量归一化. w# [, s# x! L& `+ \* m0 Y
6 w) N" Y6 m* Q2 \* Y! w! X( {. e
29残差网络ResNet( \" j# i) E" |, x& x2 C- P
" V8 Y3 g3 t8 a) ]7 l29.2 ResNet为什么能训练出1000层的模型) g& E8 D8 z O6 _7 X9 c
" K% A9 c2 l$ d' I* c
30第二部分完结竞赛:图片分类
! B# K$ N, v$ C1 Z( J3 p1 d' G+ I) [, @# B
31深度学习硬件:CPU和GPU
! `9 _6 E# i/ W( H- @+ C1 G2 j# A* a e$ J
32深度学习硬件:TPU和其他! n/ ^3 G; V7 O5 e7 {. v0 L
/ d: m% H: ~% N33单机多卡并行 o4 }2 _) S. i! h' Y
' H# G5 a6 T6 T& n0 Z. v. u7 D5 f$ g
34多GPU训练实现
+ U1 i9 T) z/ \+ v, _: B
9 L1 U: L: L( r( F35分布式训练
Y& O) x1 C/ s) G. S) b9 x
, {5 q$ X% V; c36数据增广3 F; x- V: V/ Q# x4 Q
" j2 o" d1 E9 G! I4 \* ^37微调4 l* C" U! o1 K9 [7 H3 {
& c! z# N4 I! E38第二次竟赛树叶分类结果7 j1 b9 k0 h! \3 ?% c
- B9 A- ~ O/ A9 q8 Q, h% q! c# y) M39实战Kaggle比赛:图像分类(CIFAR-10)
$ s9 M. L( q0 R7 o. v/ e: T& E- ? M' H# E! T( F f
40实战Kaggle比赛:狗的品种识别(ImageNet Dogs)' q$ W: F4 a- P9 J/ I1 T- \
9 z4 d2 C! f$ X
41物体检测和数据集/ v. f$ \) y# e' s2 v& u4 t/ p
1 X& U; J# j. ]2 N. h: v
42锚框
3 d# C m* ]" X, e5 U$ G
4 i. j& f; A! r+ p% ~43树叶分类竞赛技术总结; W0 z0 W) z1 v& [
x ^# i4 |! k1 g( s9 P44物体检测算法:R-CNN,SSD, YOLo7 I7 S* ]+ A& s- O: V& @. l
: e) \: ?0 ^- }6 T0 y45 SSD实现
) _6 b+ E9 l1 D2 |
3 O3 ]' L) E$ ?$ X8 h6 x4 ?+ m) V) V46语义分割和数据集47转置卷积
$ U! s3 I( Q) R* O
+ b, z0 E$ g9 }3 K7 I3 {( } ]47.2转置卷积是一种卷积5 |* e4 f5 @. `& J, ^0 {; D$ l
7 C+ V& y/ c# j* a2 k" ~7 j
48全连接卷积神经网络FCN
. f2 y7 J+ D9 E! g) C& |
7 J0 \" c$ M! D* I49样式迁移
* }* X- O5 O; g) B) i% S' J4 Y' J; k* G% m' f" q+ }+ O. X0 w
50课程竞赛:牛仔行头检测
1 Q9 V, t1 F, A( E# K+ N* r2 \& g. _' g$ j8 E
51序列模型
1 O8 W; @' Y) [* m* Z( e" ~' ^4 \& u4 `: b, V0 y( X3 W' P! s3 S8 r" n
52文本预处理
- J6 K9 o+ C7 N4 \5 W% F& R% j2 G
0 E3 J& L2 b1 F53语言模型
' _0 p, w }7 h+ _) h D0 v
0 r7 U2 n& c& [54循环神经网络RNN/ ~! C0 _9 E; M" {
# Q: J+ H! m! ]1 U- C; H; r
55循环神经网络RNN的实现
) y- M. ?5 k: {) N' w# @' i$ D* q% F6 e* c
56门控循环单元(GRU)
. \0 ]% m( j5 G4 P: P1 N( U
5 S3 H+ R/ O: b! b! A5 I" V57长短期记忆网络(LSTM)# G: ^0 [5 a3 s; d# w
$ c6 s0 Y. B3 q) ~58深层循环神经网络
- o( D- G9 ^4 B7 D# I" Y! M) N% U
59双向循环神经网络
: u! N. c0 U' d2 `7 ^
! h0 o$ H, ]3 q* I60机器翻译数据集4 h" j- R" T- y( j# D" q# H
3 e9 @9 P& U4 |* B3 D. Z61编码器-解码器架构% h/ G# n5 g" u8 @1 N- H# Y6 H
1 I5 t- U5 I' I$ X8 a6 B
62序列到序列学习(seq2seq)- m$ i% C. W6 k* ]
9 y& z# G6 p) }
63束搜索
* g5 T" W+ b8 Y' O) W2 p6 m
$ L5 {! K; {( [8 w64注意力机制
7 Z1 z% R3 e. [. R9 L2 L' i# ]
3 F0 W& S5 ]* Z+ h65注意力分数
$ V8 V% @2 e; F, o5 }0 I5 V; U, c" q) k# P$ e }
66使用注意力机制的seq2seq
% s5 @% l" v8 }( }3 _: E
4 I( _/ v4 i( G' J* d5 d- d67自注意力/ {% A. p* Y: j& ^: f7 i3 R6 J& k
/ F" P2 A2 ?$ y6 {* Z$ h$ b69 BERT预训练5 n- b7 M5 l0 p0 Z5 u
4 H6 L* K$ A# A' l9 S8 T0 }# w; ?70 BERT微调% t! [% i! X9 j) v5 M! N# M
+ t$ ]: }: o$ A) [6 O+ Z1 H71目标检测竞赛总结! e. z9 Q- f' v2 Y+ K* E
8 W- p6 [( S4 ]5 Q1 Y0 N72优化算法/ a) n/ y; p1 u$ `7 N
" j! p6 h# _# X+ V
73课程总结和进阶学习【完结】' g8 t3 S9 P% a
# D9 z1 u7 L) Q% Z" j
& s: Z, t) V5 g% z% m* k, i' g
, H& r8 ]4 q K7 t2 k) k. x
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