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李沐-动手学深度学习V2( N" |0 {" H k) T, N
2 _3 p7 a; Y7 k6 K" F9 l
资源目录：, O' ]1 {" S: u* X! ~
2 `# {" F% L- T' T/ q+ U' Q( h000pdf+src00预告' u3 Q/ _! V; {4 D* s' S g; D
; [! @5 O# z% g6 f" f. Y+ p
01课程安排) y0 e% T8 z: y' S
' O5 J: r4 p3 ]+ {# S0 H& D8 _* T) y02深度学习介绍+ ]3 ?# b" _% b9 z% k
1 Q/ a- j% g! k; Y U
03安装) r( E8 Q z/ U( A, L
9 z' v7 s- Z p/ k. L
04数据操作＋数据预处理1 Q6 f; M' Q% @8 A% o n
* U/ b, L. V! o& ^8 S8 X1 u/ Z05线性代数
/ f4 y8 O/ p' w8 J& g
' K% g: ]0 f* d" M! k/ v( k06矩阵计算6 h) ~5 r6 G9 U5 P/ ? p* U
+ R( M% k" r0 N% ^07自动求导
0 Y2 x3 u- W# B# |! [9 q$ F, G: T3 \5 `; r6 R
08线性回归＋基础优化算法4 v( }0 r* r) `5 a2 m
& c0 L- v' L! e" I/ `
09 Softmax回归＋损失函数＋图片分类数据集
- C5 q. ?1 \' M5 I. n2 @2 F" t* A! E4 [6 Y" j8 a3 w3 |$ `* c2 Y
09A Windows下安装CUDA和Pytorch跑深度学习
. h3 w, [" V9 d i) D
: v* D( X6 Y4 u: D* ]09B使用AWS最便宜的GPU实例
9 E T# t$ S. W7 Z9 Y8 U1 s' E& J3 a8 R/ ]1 A8 U
10多层感知机＋代码实现9 K8 z3 [/ I4 A
/ ~/ Q6 d* c: D6 {' b10行代码战胜90%数据科学家?
1 K P- W; u% p: @7 \8 J9 g: n5 k+ V* q0 C% A6 {) J
11模型选择＋过拟合和欠拟合12权重衰退
& t3 o# l* B% Q4 ~8 o- O7 R: Z( o! V
13丢弃法% O' X% j$ e- Z- z" j. l) T3 D
2 ]- A/ s( e# P: ~14数值稳定性＋模型初始化和激活函数
+ d' i3 K0 L+ b# W: k# o$ r" _; Q, e* ?
15实战: Kaggle房价预测＋课程竞赛:加州2020年房价预测9 ~- j+ G2 R" t8 H7 W [' [
) w8 a o8 f) Y$ A9 i8 F
16 PyTorch神经网络基础
/ \8 e+ M# S1 m, B" f" Z
) s v0 t; R4 g9 X5 H7 W17使用和购买GPU* K! s0 H$ i# x# Z- t
6 G6 q' d& e/ _8 `3 f9 X, w18预测房价竞赛总结( P7 |. [2 h9 a. ?% c, s x0 p
# ?6 A/ s( e8 \$ M* H" B19卷积层, ^6 J# k/ P2 {2 i) W4 v. {! h3 O
+ v8 M7 `* K: i+ s) v. c( D& `20卷积层里的填充和步幅' x) r# J7 Y8 ]
, q; ?+ ~" S/ @: d" j4 E- O1 r21卷积层里的多输入多输出通道: n! z9 a3 Z. A- t( \5 T, Q# ^
. h% w' W: V, q
22池化层9 h0 ^+ j7 v( l+ P$ G
4 W. V. n X3 d4 @% {! d% P. E
23经典卷积神经网络LeNet, b( m1 F, P; o7 F! Z5 Q! T1 I
( Z, z0 s8 N% ]2 {7 j3 ^* e
24深度卷积神经网络AlexNet6 q+ S0 b: O* v; b# W8 n
, ~7 V$ L. y5 U, ~4 q
25使用块的网络VGG
7 T* S. \' U+ n; \7 }' b
5 Z0 G# ?, ]4 F8 N26网络中的网络NiN
5 |, z5 e$ B5 P% y% ~3 [7 ], [6 K
_+ o! x1 h2 m( Y9 `2 K9 K27含并行连结的网络GoogLeNet lnception v3, l" J& _' Q, M/ D0 j8 l2 u
. o3 J& ]) c ~1 v M9 E
28批量归一化
& e/ u" I: U* Z$ k6 q
# C5 q, l& [! B; d5 `29残差网络ResNet# {+ R4 ]& I9 D
( C3 C; A8 U( S4 z W29.2 ResNet为什么能训练出1000层的模型
5 u& I5 b9 E/ I3 }9 B: W9 s3 l/ U" l$ ^
30第二部分完结竞赛:图片分类$ M+ K9 E& T; D" R0 x" ~
& M# r- A% b9 N. W- p" v$ L31深度学习硬件:CPU和GPU
, U4 Y8 d* a' d- W, A8 Q3 h h+ O+ }$ z5 J% u. N+ z4 g
32深度学习硬件:TPU和其他% g* l9 D& \% a3 j
" d, t* ^) C4 }- w+ I
33单机多卡并行, S# z& p$ |; @( A% W% C3 M' D
) o. q0 |: l* ]( M! X" p34多GPU训练实现5 x+ ^5 ^3 f; u8 L3 o7 r
6 v6 _/ p5 ` n) k7 F& x
35分布式训练
8 g! s+ G# [- A! w2 O0 d( p2 L6 k: k, e& M5 o
36数据增广
0 i# H( `5 K% |
0 G* f+ a; C+ _0 q& N: [2 `, `37微调 N, h( O: G+ Q N
+ Z$ G% Z- |! Q1 f3 o3 ?% P
38第二次竟赛树叶分类结果
0 ^8 h# y+ j# D1 O6 h q8 w) ~0 U
39实战Kaggle比赛:图像分类(CIFAR-10)
% T- }& y: E5 G1 o" l. Y' h* H6 ~$ T' a
40实战Kaggle比赛:狗的品种识别(ImageNet Dogs)- X) Y2 U' l: H* q5 j1 n
5 p g, y6 `8 l( e$ y" g41物体检测和数据集. D; p" \0 K$ |) e5 e
: K( j. w o& y2 j" m42锚框
- G5 W; s1 U+ t- l, {: t# f
) e ~: j3 Y) O+ F5 K43树叶分类竞赛技术总结0 n9 X' V: s) F# F! `1 s- F
5 D7 B/ [4 G" e6 j44物体检测算法:R-CNN,SSD, YOLo0 d0 y/ b, a$ w) P' X( D3 y" z
- a: a6 H" Z/ z! c* V T
45 SSD实现
9 ^ g2 x$ o2 M6 B* L6 |/ ~5 ~: T" {" f% _( p- M; w% D: K
46语义分割和数据集47转置卷积
Q- V" |8 O& x& {( v! B& d. b* C
47.2转置卷积是一种卷积
" H v7 |0 p# {! z' f5 s0 v/ u# E v" e
48全连接卷积神经网络FCN
: M# _. E' q* m2 C/ w# M5 r+ R( G% [# N- x+ D
49样式迁移$ T) x4 I* [( n0 y! y, H8 {: r
% l7 S' }$ x% d5 B; c
50课程竞赛:牛仔行头检测7 O; ]6 R% |, Q2 }
# I l' w2 L) [) d @. s51序列模型
v- U' V' x( q1 E) q
, J3 T5 q" s9 r) d7 q q52文本预处理
5 p. | |# D( Z% N/ L+ L9 }) }
9 O4 Q' p& H, F# z/ _$ B' X53语言模型
) C" M6 l& P& `6 _& O, ~ \( d) M9 \ f. H; t3 ]
54循环神经网络RNN
$ s* [1 n4 l% u* ~( K/ ~" ~ ~
2 ^% j2 Z1 v* Z& m/ v55循环神经网络RNN的实现
9 H& i( X3 `$ g N' q6 o, H- j! r8 w
56门控循环单元(GRU)
2 c- J' _5 C( X
, o5 [6 A; f- \; i& z57长短期记忆网络(LSTM)/ ~, y% T4 r5 a' D) H9 q! j8 U
: ~( V7 n- G/ a8 L1 {58深层循环神经网络
1 U8 D! m; \" {' C/ v8 {7 p' w3 ?8 B4 j n8 c- v9 R
59双向循环神经网络
4 P) {% w' H" q0 A% V- S* R! Q0 h, q
60机器翻译数据集- S& }$ y1 W$ ^; w5 l$ X9 ]
- Z1 z) V; o+ X# l$ ~3 p; r61编码器-解码器架构
- @6 M1 ~0 ~: N$ K0 }3 ?) Y% a+ c$ U0 i& j" Q6 W8 h
62序列到序列学习(seq2seq)
) ?& O% o5 a7 }9 O* N' y s( o z/ a$ A6 W1 m5 Y1 Z
63束搜索7 G1 L( s, C5 t$ x0 A
2 C8 S9 R5 D5 R( W3 y
64注意力机制% f {( J* v# g$ N+ q `. p! _
: M5 x& p( i) ~. s+ V
65注意力分数
) {' _' v8 j5 a. f0 W+ ^8 x! b1 E, C
66使用注意力机制的seq2seq8 }; x. V, A/ [2 U+ W- a
! O; _, }, F% @3 {67自注意力1 u: d. u& {- x2 G8 u
' H6 T$ B# G* n7 d y; E
69 BERT预训练
3 G( y2 J0 v" c3 p/ C4 Z8 m# m: G4 ~% {9 g) p
70 BERT微调9 Q- N$ I: v7 C7 l" i0 F
. M9 b6 g ]) y k; m" C3 S% v
71目标检测竞赛总结
2 z- N# N0 Q+ x% e4 ]7 [ ]; M# G0 O2 j# P1 s
72优化算法
1 J' j, K- s- i4 W* _! V: |1 R9 M* n. a; w
73课程总结和进阶学习【完结】
& o. W( [8 t, _; w0 E( B3 [- g+ l8 d4 V
# a0 {: T W3 n2 e) A% `6 J/ _6 O2 d7 x% K2 t2 R; T- H
0 s _9 M5 C& ]' ?
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