深度学习课程大纲_2019 伯克利深度学习课程正式上线（附完整资源）

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李沐大神的新课《Introduction to Deep Learning》于今年 1 月份在 UC 伯克利上线了。同授这门课程的还有李沐的亚马逊同事 Alex Smola。

课程介绍

本课程提供深入学习的实践介绍，包括理论动机和如何在实践中实施。作为课程的一部分，我们将介绍多层感知器、反向传播、自动微分和随机梯度下降。此外，我们还引入了用于图像处理的卷积网络，从简单的 Lenet 到用于高精度模型的 Resnet 等最新架构。其次，讨论了序列模型和循环网络，如 LSTMS、GRU 和注意机制。在整个课程中，我们强调高效的实现、优化和可扩展性，例如多个 GPU 和多台机器。本课程的目标是提供一个良好的理解和能力，建立现代非参数估计。整个课程以 Jupyter 笔记本为基础，让学生快速获得经验。

课程内容大致是按照李沐老师的开源新书《动手学深度学习》来安排的。

先修条件

本课程需要具备一些先修条件。例如 Python 编程(CS 61a 或 CS/STAT C8 和 CS 88), 线性代数 (MATH 54, STAT 89A, or EE 16A), 概率论 (STAT 134, STAT 140, or EE 126), 统计学 (STAT 20, STAT 135, or CS/STAT C100) 。