【翻到文末免費(fèi)學(xué)習(xí)《機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)》，還能讓你看盡CV和NLP完整技術(shù)路徑以及前沿+經(jīng)典論文篇目，助你構(gòu)建深度學(xué)習(xí)知識(shí)框架】

在AI領(lǐng)域內(nèi)，關(guān)于深度學(xué)習(xí)的課程資料有很多很多，而《深度學(xué)習(xí)Deep Learning》是由麻省理工學(xué)院推出的，一經(jīng)出版就風(fēng)靡全球，因?yàn)楸緯姆饷媸怯伤囆g(shù)家Daniel Ambrosi提供的中央公園杜鵑花步道夢(mèng)幻景觀，所以被譽(yù)為“花書”

相信大家對(duì)這本書一定很熟悉，因?yàn)樗?jiǎn)明扼要的概括了深度學(xué)習(xí)中大部分重要主題，每當(dāng)遇到深度學(xué)習(xí)概念時(shí)，都可以在書中找到參考，故被廣大學(xué)員們譽(yù)為深度學(xué)習(xí)中的“圣經(jīng)”教材

自發(fā)售以來，長(zhǎng)期位居美國(guó)亞馬遜AI和機(jī)器學(xué)習(xí)類圖書榜首，是業(yè)界公認(rèn)深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域奠基性的經(jīng)典教材，曾受特斯拉CEO埃隆·馬斯克等眾多國(guó)內(nèi)外專家重磅推薦。

本書的三位作者 Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和 Aaron Courville 一直耕耘于機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的前沿，在業(yè)內(nèi)也具有非常大的知名度，引領(lǐng)了深度學(xué)習(xí)的發(fā)展潮流。

對(duì)AI學(xué)習(xí)者來說，《深度學(xué)習(xí)》適合各類讀者閱讀，包括相關(guān)專業(yè)的大學(xué)生或研究生，以及不具有機(jī)器學(xué)習(xí)或統(tǒng)計(jì)背景、但是想要快速補(bǔ)充深度學(xué)習(xí)知識(shí)，以便在實(shí)際產(chǎn)品或平臺(tái)中應(yīng)用的軟件工程師。

花書的內(nèi)容包括3個(gè)部分：

第1部分：介紹基本的數(shù)學(xué)工具和機(jī)器學(xué)習(xí)的概念，它們是深度學(xué)習(xí)的預(yù)備知識(shí)；

第2部分：系統(tǒng)深入地講解現(xiàn)今已成熟的深度學(xué)習(xí)方法和技術(shù)；

第3部分：討論某些具有前瞻性的方向和想法，它們被公認(rèn)為是深度學(xué)習(xí)未來的研究重點(diǎn)。

我相信，這本深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域內(nèi)的權(quán)威教材，你肯定對(duì)它很熟悉。但你讀過它嗎？是不是放在家里某個(gè)角落正在積灰呢？

你總說：這本書太厚了，500多頁， 知識(shí)量太多，不知哪些是重點(diǎn)，全部看完耗時(shí)耗力

這本書也太難了，啃不動(dòng)，也沒有人一起分享討論

你抱怨：太理論了，全是公式，沒有代碼，沒有作業(yè)，無法加深理解

其實(shí)真想的學(xué)好一門技術(shù)，最好還是要啃磚頭，這種方式是最笨，但是卻是最扎實(shí)的

為了幫助大家更好的理解這本書，我們耗時(shí)五個(gè)多月，聯(lián)合六位經(jīng)驗(yàn)豐富的導(dǎo)師，全新迭代升級(jí)增加了花書系統(tǒng)視頻課講解，推出了我們第三期的

《深度學(xué)習(xí)》花書訓(xùn)練營(yíng)

加入訓(xùn)練營(yíng)，你將獲得
1系統(tǒng)視頻課講解

花書的整本學(xué)習(xí)內(nèi)容劃分3個(gè)梯度，第1部分是深度學(xué)習(xí)中需要應(yīng)用的數(shù)學(xué)知識(shí)，第2部分則針對(duì)現(xiàn)代深度學(xué)習(xí)常用技術(shù)，從最簡(jiǎn)單的多層感知機(jī)，到適用于圖像處理的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，到解決序列問題的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，到正則化技術(shù)和優(yōu)化方法，以及實(shí)踐的技術(shù)由淺及深

針對(duì)這本書中同學(xué)們不懂的問題，我們不僅給大家提供了花書系統(tǒng)視頻課,導(dǎo)師還結(jié)合書籍內(nèi)容，加入了企業(yè)項(xiàng)目中應(yīng)用的技巧和項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)

2學(xué)習(xí)任務(wù)整體規(guī)劃

一本花書，500多頁，全部啃下來非常的難，因此我們進(jìn)行了重新的梳理，并進(jìn)行了順序重組，精心安排了每天詳細(xì)的教學(xué)計(jì)劃和任務(wù)，從2個(gè)月進(jìn)行整體規(guī)劃，每日任務(wù)布置+打卡監(jiān)督+每階段作業(yè)批改點(diǎn)評(píng)講解

▲往期訓(xùn)練營(yíng)任務(wù)布置示意

3完善的教學(xué)計(jì)劃

不僅如此，我們?cè)谶@本書系統(tǒng)完善理論知識(shí)的基礎(chǔ)上還加入了代碼補(bǔ)充和作業(yè)講解以及論文帶讀講解！讓你理論+實(shí)戰(zhàn)同時(shí)得到訓(xùn)練

//教學(xué)大綱//

Week1??

?>>花書第一章——第四章(掌握數(shù)學(xué)基礎(chǔ))

【視頻課】矩陣的對(duì)角化分解，以及一般矩陣的svd分解，以及應(yīng)用

【視頻課】PCA算法推導(dǎo)

【視頻課】逆矩陣以及偽逆舉證，線性回歸，最小二乘估計(jì)，最小范數(shù)估計(jì)

【視頻課】極大似然估計(jì)，誤差的高斯分布與最小二乘估計(jì)的等價(jià)性

【視頻課】最優(yōu)化，無約束，有約束，拉格朗日乘子的意義，kkt松弛條件

作業(yè)：

【代碼】參考Notebook，溫習(xí)線性代數(shù)

【總結(jié)】列出花書前四章必須要掌握的十個(gè)知識(shí)點(diǎn)，附帶上自己的學(xué)習(xí)心得【思考題】一元線性回歸的基本假設(shè)有哪些？

Week2

?>>花書5.1-5.4，花書5.5-5.7.1

【視頻課】機(jī)器學(xué)習(xí)算法基本概念，

【視頻課】回歸與分類任務(wù)，欠擬合過擬合，模型選取交叉驗(yàn)證

【視頻課】極大似然估計(jì)，貝葉斯估計(jì)

作業(yè)：

【拓展】了解bias-variance tradeoff

【習(xí)題】根據(jù)圖示判斷算法建模情況

【推導(dǎo)】通過梯度下降算法最小化負(fù)對(duì)數(shù)似然求解邏輯回歸

【思考題】交叉驗(yàn)證的基本流程是什么？最大似然估計(jì)與貝葉斯估計(jì)的區(qū)別有哪些？

Week3

?>>花書5.7.2-5.7.3章

【視頻課】監(jiān)督學(xué)習(xí):邏輯回歸，SVM,LDA，決策樹

【視頻課】非監(jiān)督學(xué)習(xí):PCA,kmeans

【視頻課】梯度下降，隨機(jī)梯度下降

作業(yè)：

【推導(dǎo)】硬間隔支持向量機(jī)推導(dǎo)

【思考題】舉幾個(gè)例子說明不同聚類方法的應(yīng)用場(chǎng)景。

【習(xí)題】比較隨機(jī)梯度下降與批梯度下降

Week4

?>>花書第6章

【視頻課】前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念，XOR

【視頻課】基于梯度的學(xué)習(xí)，代價(jià)函數(shù)(MSE,CE)，以及輸出單元，求導(dǎo)

【視頻課】神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱層，各種非線性變換，以及求導(dǎo)

【視頻課】前向傳播與反向傳播算法，以及參數(shù)更新

作業(yè)：

【思考題】為什么在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中加入非線性是必須的？

【推導(dǎo)】完成softmax輸出單元cross-entropy損失函數(shù)的梯度推導(dǎo)。

【習(xí)題】寫出下列每個(gè)激活函數(shù)的表達(dá)式及其導(dǎo)數(shù)

【實(shí)戰(zhàn)】完成?個(gè)反向傳播實(shí)例

Week5

?>>花書第7、8章

視頻課(第七章)：

1.參數(shù)正則化

2.數(shù)據(jù)集增強(qiáng)，噪聲魯棒性

3.半監(jiān)督，多任務(wù)

4.提前終止，參數(shù)共享，稀疏矩陣

5.dropout

6.數(shù)據(jù)增強(qiáng)，simu

7.bagging

視頻課(第八章)：

1.局部極小，病態(tài)，梯度懸崖，梯度爆炸與消失

2.moment & NAG

3.自適應(yīng)學(xué)習(xí)率，adagrad,adam

4.二階方法，牛頓，擬牛頓，共軛梯度

5.batch norm

6.監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練

作業(yè)：

【習(xí)題】?公式說明為何L2正則化?常被稱作“weight decay”

【思考題】為什么在神經(jīng)?絡(luò)中，dropout可以起到正則化的作?？

【思考題】什么時(shí)候適合?Adam？RMSProp？SGD?

Week6

?>>花書第9章

【視頻課】卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

【視頻課】局部感知權(quán)值共享

經(jīng)典論文帶讀

【視頻課】CNN用于句分類--第一篇真正意義上的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于文本分類之作? 《Convolutional Neural Networks for Sentence Classification》論文講解

【視頻課】ResNet網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)《Deep Residual Learning for Image Recognition》論文講解

作業(yè)：

【思考題】卷積操作的本質(zhì)特性包括稀疏交互和參數(shù)共享，具體解釋這兩種特性及其作用。

【思考題】關(guān)于最大池化層，選出給出的選擇正確項(xiàng)。

【習(xí)題】完成卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的經(jīng)典習(xí)題

Week7- Week8

?>>花書第10章

【視頻課】具有時(shí)序性的任務(wù),時(shí)間依賴性

【視頻課】RNN與雙向RNN的結(jié)構(gòu)，前向與反向算法,梯度爆炸與梯度消失

【視頻課】LSTM與biLSTM的結(jié)構(gòu)，前向與反向算法

【視頻課】GRU與biGRU的結(jié)構(gòu)，前向與反向算法

【視頻課】講解和分享實(shí)際案例

作業(yè)：

【作圖】畫出圖10.13c的展開圖

【作圖】可以完成給定任務(wù)的RNN計(jì)算圖

【推導(dǎo)】參考博客，了解隨時(shí)間反向傳播在LSTM中的推導(dǎo)

Week9

實(shí)際工作中的一些經(jīng)驗(yàn)以及前沿技術(shù)介紹與分享

【視頻課】多GPU并行計(jì)算

【視頻課】模型的壓縮與加速

【視頻課】知識(shí)蒸餾

作業(yè)：

【總結(jié)】觀看深度學(xué)習(xí)最新進(jìn)展視頻，總結(jié)幾條你認(rèn)為深度學(xué)習(xí)最有潛力的發(fā)展方向

【期末復(fù)盤】復(fù)盤所學(xué)到的知識(shí)，構(gòu)建自己的機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)知識(shí)框架

不僅如此，你還能獲得
1三維度答疑

1：贈(zèng)送價(jià)值1198元知識(shí)星球?yàn)槠谝荒?對(duì)1導(dǎo)師咨詢服務(wù)，12小時(shí)之內(nèi)保證解決問題（Paperweekly粉絲專屬）

2：每月統(tǒng)一收集問題直播答疑，系統(tǒng)講解重難點(diǎn)

3：微信學(xué)習(xí)群助教及時(shí)互動(dòng)，群友互答

2超過15家知名互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的工作內(nèi)推

3
良好的學(xué)習(xí)氛圍

和一批優(yōu)秀的985、211學(xué)員一起學(xué)習(xí)，每周頭腦風(fēng)暴！

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4提供GPU資源教程

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學(xué)AI，頂級(jí)書本+權(quán)威導(dǎo)師，你就相當(dāng)于成功了一半，而我們經(jīng)驗(yàn)豐富的導(dǎo)師團(tuán)帶學(xué)

對(duì)于優(yōu)秀作業(yè)我們將置頂，助教將進(jìn)行點(diǎn)評(píng)和批改

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看到同學(xué)們這么認(rèn)真的在做學(xué)習(xí)筆記，也是滿滿的成就感

睜開眼，陽光和你都在

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學(xué)員給我們的好評(píng)

我們的模式在往期訓(xùn)練營(yíng)里中備受好評(píng)！

而我們，還在不斷的更新迭代

睜開眼，陽光和你都在～

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學(xué)員福利

為了鼓勵(lì)學(xué)員，我們一直堅(jiān)持對(duì)于優(yōu)秀的學(xué)生發(fā)放獎(jiǎng)金

按學(xué)習(xí)任務(wù)要求完成全勤打卡，我們將贈(zèng)送你如下福利！！

事實(shí)證明，往期訓(xùn)練營(yíng)結(jié)束后，每一期堅(jiān)持完成全勤打卡的人，都拿回了報(bào)名時(shí)他所付的金額

學(xué)完有效果嗎？事實(shí)證明，有不少學(xué)生通過學(xué)習(xí)轉(zhuǎn)行，都已經(jīng)順利拿到自己心儀的offer。

我們的學(xué)員凡是參與過一期的人，都不斷的在參與我們其他的主題，他們說“太值了”！你卻還在觀望？

等到他們進(jìn)入你也能進(jìn)的公司，你準(zhǔn)備何去何從？

不參與競(jìng)爭(zhēng)，就只能等待淘汰。你不參與，別人會(huì)參與。

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天吶！我啃完了整本《深度學(xué)習(xí)》！

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2個(gè)月一晃而過，不如來學(xué)習(xí)！

我相信，結(jié)束以后，你會(huì)感謝現(xiàn)在的自己

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訂閱須知

Q、課程資料在哪里看

A、所有的課程資料均會(huì)在深度之眼公眾號(hào)內(nèi)上傳。

Q、報(bào)名后可以退款嗎？

A、本服務(wù)為虛擬內(nèi)容產(chǎn)品，一經(jīng)購買，概不退款，敬請(qǐng)諒解。

Q、可以開具發(fā)票嗎？

A、可以開具普通發(fā)票，請(qǐng)聯(lián)系微信班主任填寫需要的信息即可。

名企合作

截止目前，我們已經(jīng)和多家國(guó)內(nèi)知名在線教育平臺(tái)和比賽機(jī)構(gòu)建立了合作關(guān)系，只為給大家提供最優(yōu)質(zhì)的學(xué)習(xí)服務(wù)：

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深度之眼首創(chuàng)訓(xùn)練營(yíng)模式，在不到兩年時(shí)間已有1.8萬名付費(fèi)學(xué)員，我們長(zhǎng)期招募兼職講師，以在線工作為主，分成收入佳

只要您在一下方面有某一專長(zhǎng)：

1、對(duì)數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘方向有擅長(zhǎng)，可帶數(shù)據(jù)科學(xué)相關(guān)班

2、有多年P(guān)ython開發(fā)經(jīng)驗(yàn)，對(duì)web/爬蟲/運(yùn)維/數(shù)據(jù)分析/云計(jì)算/大數(shù)據(jù)其中一個(gè)領(lǐng)域熟悉，可申請(qǐng)做Python課程導(dǎo)師

3、精讀過《深度學(xué)習(xí)》花書、李航《統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法》、《機(jī)器學(xué)習(xí)》西瓜書、等AI類知名書籍，可以開設(shè)以此書籍為教材的帶讀班

4、系統(tǒng)學(xué)過李宏毅的《機(jī)器學(xué)習(xí)》《深度學(xué)習(xí)》、李飛飛《計(jì)算機(jī)視覺課》、或是國(guó)外名校的知名公開課，可以開設(shè)以此課程為教材的帶學(xué)班

5、?打過Kaggle、天池、AI challenger、科賽網(wǎng)、DC等競(jìng)賽，并取得過前5的成績(jī)，可帶競(jìng)賽班

6、如果你自己曾經(jīng)讀過AI類的經(jīng)典或者前沿論文，并且對(duì)論文做過深入的分析和研究，可作為我們的paper精讀班老師

7、如果你在企業(yè)里面，有參加過實(shí)際的企業(yè)項(xiàng)目，可以作為我們AI企業(yè)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)班

我們不需要你全能，只要你在某一個(gè)方面特別擅長(zhǎng)，即可擔(dān)任我們的帶學(xué)導(dǎo)師

(了解薪資報(bào)酬，可以進(jìn)入【深度之眼】公眾號(hào)回復(fù)關(guān)鍵詞【講師】）

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的真的！最难啃的《深度学习》圣经花书，居然新出版了视频课！的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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