Добавить в корзинуПозвонить
Найти в Дзене
Машинное обучение

Изучите глубокое обучение с помощью бесплатного курса от Яна Лекуна

Само собой разумеется, что существует практически неограниченное количество ресурсов для изучения глубокого обучения с нуля. Это относится как минимум в равной мере к свободно доступным ресурсам, но не в большей степени, чем к платным. Курс, который недавно был в центре внимания сообщества и широко распространен в социальных сетях, - это курс с метким названием Deep Learning от Центра науки о

Само собой разумеется, что существует практически неограниченное количество ресурсов для изучения глубокого обучения с нуля. Это относится как минимум в равной мере к свободно доступным ресурсам, но не в большей степени, чем к платным. Курс, который недавно был в центре внимания сообщества и широко распространен в социальных сетях, - это курс с метким названием Deep Learning от Центра науки о данных Нью-Йоркского университета, который проводят Ян Лекун и Альфредо Канциани.

https://cds.nyu.edu/deep-learning/

Вот обзор курса прямо с его веб-сайта:

Этот курс касается новейших методов глубокого обучения и репрезентативного обучения с упором на контролируемое и неконтролируемое глубокое обучение, методы встраивания, метрическое обучение, сверточные сети с приложениями для компьютерного зрения, понимания естественного языка и распознавания речи. Необходимые условия: DS-GA 1001 Intro to Data Science или курс машинного обучения для выпускников.

Курс представляет собой сбалансированное введение в широкий спектр концепций глубокого обучения. Неисчерпывающий список тем лекций и практических занятий включает:

  • SGD and backprop
  • Backprop in practice
  • NN training
  • Parameter transformation
  • CNN, autograd
  • CNN applications
  • RNNs and attention
  • Training RNNs
  • Autoencoders
  • Contrastive methods
  • Regularised latent
  • Training GANs
  • Activations
  • Losses
  • DL for NLP
  • Attention & transformer
  • Structured Prediction
  • Regularisation and Bayesian
  • Inference for Latent-Variable EBMs
  • Training Latent-Variable EBMs

Веб-сайт также действует как своего рода онлайн-текст со структурированными заметками о курсе в формате HTML, составленными по лекциям и разделам, читаемым на месте.

Материалы курса также включают блокноты Jupyter с реализациями PyTorch различных концепций курса, к которым можно получить доступ прямо здесь: https://www.youtube.com/playlist?list=PLLHTzKZzVU9eaEyErdV26ikyolxOsz6mq

Впечатляет то, что переводы материалов курса представлены на: английском, арабском, испанском, итальянском, японском, корейском, турецком, китайском, французском, персидском, русском, с планами добавить португальский, бенгальский и вьетнамский. Эти переводы осуществили более 470 добровольцев из 17 часовых поясов по всему миру.

Возможность научиться глубокому обучению у известного исследователя глубокого обучения и эксперта из первоклассного университета (не говоря уже о том, что это бесплатно) представляет собой фантастическую возможность для всех. Также не следует упускать из виду эффективность доступных и пояснительных видеороликов Канциани, которые являются важным элементом материалов курса. Я бы посоветовал каждому самому посмотреть, подходит ли этот курс для них.