深度学习的基础知识：核心概念和 PyTorch
直观了解深度学习
讲师：Seungchan Lee
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你将会学到的
- 培养对深度学习的直观理解
- 对深度学习背后的核心数学概念的直观理解
- 深度神经网络如何在幕后工作的详细视图
- 计算图（PyTorch 和 Tensorflow 等库的构建基础）
- 使用 PyTorch 和 PyTorch Lightening 从头开始构建神经网络
- 你将准备好探索 AI 的前沿和更先进的神经网络，如 CNN、RNN 和 Transformers
- 你将能够了解深度学习专家在文章和访谈中所谈论的内容
- 你将能够开始使用 PyTorch 试验自己的 AI 项目
要求
- 基本的 Python 编程知识
- 高中数学
- 学习深度学习的强烈愿望
说明
- 你对人工智能 (AI)、机器学习和人工神经网络感兴趣吗？
- 你是否害怕开始使用深度学习，因为它听起来太技术化了？
- 你是否一直在观看深度学习视频，但仍然觉得自己“没有得到”它？
我自己也去过！我没有工程背景。我学会了自己编码。但人工智能似乎仍然完全遥不可及。
本课程旨在为你节省数月试图破译深度学习的挫败感。完成本课程后，你将准备好应对更高级、更前沿的 AI 主题。
在本课程中：
- 我们假设尽可能少的先验知识。无需工程或计算机科学背景（基本 Python 知识除外）。你不知道深度学习所需的所有数学知识吗？没关系。我们将一起完成所有这些 – 一步一步。
- 我们将“重新发明”一个深度神经网络，让你对底层机制有深入的了解。这将使你对深度学习感到更自在，并对主题有直观的感觉。
- 我们还将在PyTorch和PyTorch Lightning中从头开始构建一个基本的神经网络，并训练一个用于手写数字识别的 MNIST 模型。
参加本课程后：
- 你最终会觉得你对深度学习有了“直觉”的理解，并有信心进一步扩展你的知识。
- 如果你回到以前难以理解的热门课程（例如Andrew Ng 的课程或Jeremy Howards 的Fastai 课程），你会惊喜地发现自己能理解更多内容。
- 你将能够理解Geoffrey Hinton等专家在文章中所说的话或Andrej Karpathy在特斯拉自治日期间所说的话。
- 你将具备实践和理论理解能力，开始探索更高级的神经网络架构，如卷积神经网络 (CNN)、递归神经网络 (RNN)、变压器等，并开始你的 AI 前沿之旅，监督和无监督学习等。
- 你可以使用 PyTorch 和监督学习开始试验自己的AI 项目
如果你符合以下条件，本课程非常适合你：
- 对深度学习感兴趣，但在核心概念上苦苦挣扎
- 非工程背景的人过渡到工程职业
- 熟悉基础知识，但希望探索更高级的知识。
- 已经在使用深度学习模型，但希望加深你的理解
- 一名 Python 开发人员，希望提升你的职业生涯
这个 9.5 小时的课程将教你所有的基本概念以及知识的应用。你将获得 40 个可下载资源、终身访问权限、30 天退款保证和完成证书。
那么是什么阻止你深入探索深度学习的奇妙世界呢？
此课程面向哪些人：
- 第一次想学习深度学习的学生
- 想要最终以直观的方式理解深度学习的初学者
- 希望加强对深度学习基础知识的理解的专业人士
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