全球名校AI课程库（37）| 科罗拉多大学 · 应用深度学习(全知识点覆盖)课程『Applied Deep Learning』

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课程介绍

Applied Deep Learning 是目前全网知识点覆盖最全的深度学习课程之一，需要两个学期的学习时长，主要面向研究生（也很适合有概率、统计学、数值线性代数和优化知识储备的本科生），目标是让学生熟悉行业中采用的最先进的深度学习技术。

课程对于从深度学习诞生至今的各领域（深度学习模型结构研究、自然语言处理、计算机视觉、强化学习、图神经网络）典型模型，都有逐步的展开和讲解。跟随课程的学习，我们可以看到研究界的创新和思考过程，模型的迭代和优化过程，对于深度学习的各类模型和典型应用，有全面充分的理解。

深度学习每隔几个月就会见证一场小型革命的领域，因此课程学生需要保持对新知识的渴望，并课程学习结束时能够编写干净的代码。

课程使用的编程语言是 Python。熟悉 TensorFlow 和 PyTorch 是加分项但不要求，但是愿意在课程中努力学习和使用这两个框架是非常重要的。

课程主题

课程官网发布了课程主题，ShowMeAI 对其进行了翻译。

• Training Deep Neural Networks（训练深度神经网络）
• Computer Vision（计算机视觉）
  • Image Classification（图像分类）
  • Image Transformation（图像变换）
  • Object Detection（目标检测）
  • Face Recognition and Detection（人脸识别与检测）
  • Video（视频）
  • 3D（3D）
• Natural Language Processing（自然语言处理）
• Multimodal Learning（多模式学习）
• Generative Networks（生成网络）
• Advanced Topics（进阶话题）
• Speech & Music（演讲与音乐）
• Reinforcement Learning（强化学习）
• Graph Neural Networks（图神经网络）
• Recommender Systems（推荐系统）
• Computational Biology（计算生物学）

课程资料 | 下载

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课程视频 | B站

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作者：ShowMeAI内容团队
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