真的!最难啃的《深度学习》圣经花书,居然新出版了视频课!
【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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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
△可上下滑動(dòng),查看往期學(xué)員部分打卡詳情
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
△可上下滑動(dòng),查看往期學(xué)員部分作業(yè)完成詳情
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~
△可上下滑動(dòng),查看往期學(xué)員部分評(píng)價(jià)詳情
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。
加入訓(xùn)練營(yíng)!僅需198元省下一頓海底撈火鍋
你就能收獲,最權(quán)威的《深度學(xué)習(xí)》理論系統(tǒng)
最頂尖的書本內(nèi)容
你甚至可以在簡(jiǎn)歷吹X
天吶!我啃完了整本《深度學(xué)習(xí)》!
時(shí)間永遠(yuǎn)是擠出來的,我們幫你安排
你要做的只是按部就班的學(xué)習(xí)
理論知識(shí)+實(shí)戰(zhàn)能力
還能結(jié)識(shí)一群名校志同道合的伙伴!
-長(zhǎng)按以下二維碼速速報(bào)名-
每增加50人,學(xué)費(fèi)增加10元
報(bào)名時(shí)間:2019.9.17-2019.9.27
(過時(shí)將無法參與!)
若無法掃碼,請(qǐng)點(diǎn)擊閱讀原文鏈接
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
添加班主任微信進(jìn)學(xué)員內(nèi)部群
開啟你的升級(jí)之旅
備注:報(bào)名成功后,請(qǐng)及時(shí)添加班主任微信,如有任何問題,也請(qǐng)?zhí)砑影嘀魅挝⑿抛稍儭?/p>
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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。
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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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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
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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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