5天玩轉(zhuǎn)PyTorch深度學(xué)習(xí)，從GAN到詞嵌入都有實(shí)例丨教程資源
郭一璞 發(fā)自 凹非寺
量子位 報(bào)道 | 公眾號(hào) QbitAI
學(xué)PyTorch深度學(xué)習(xí)，可能5天就夠了。
法國(guó)深度學(xué)習(xí)研究者M(jìn)arc Lelarge出品的這套名為《Hands-on tour to deep learning with PyTorch（親身體驗(yàn)PyTorch的深度學(xué)習(xí)之旅）》的課程，就是讓你在5天之內(nèi)，迅速理解深度學(xué)習(xí)，并學(xué)會(huì)應(yīng)用開(kāi)源的深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目。
這套課程不僅介紹了深度學(xué)習(xí)相關(guān)的理論基礎(chǔ)，還結(jié)合了大量實(shí)踐內(nèi)容，分類、GAN、詞嵌入等實(shí)例都包含在內(nèi)，還有代碼和Colab，非常方便實(shí)用。
甚至，為了防止你看不下去，這套教程還富含表情包，可以說(shuō)友好度非常高了。
學(xué)完之后，你就可以快速的理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，之后看到別人分享的各種新項(xiàng)目、新資源，你就都可以利用到自己的項(xiàng)目中了。
五天分別學(xué)什么
想要5天就能學(xué)會(huì)PyTorch深度學(xué)習(xí)，究竟都學(xué)些什么呢？
課程表↓
第一天
非常入門級(jí)的深度學(xué)習(xí)介紹，看起來(lái)對(duì)新手很友好：
用CNN分辨貓和狗，自帶Colab：
然后了解一下PyTorch是啥。
第二天
知道了深度學(xué)習(xí)和PyTorch分別是啥，下面就可以繼續(xù)深入到一些更為復(fù)雜的概念里了。
首先，撿起你的數(shù)學(xué)知識(shí)，邏輯回歸、卷積之類的都要知道。
對(duì)PyTorch的各種模塊也要有所了解：
嵌入、變分自動(dòng)編碼器這類內(nèi)容都可以開(kāi)始學(xué)了。
第三天
現(xiàn)在，可以學(xué)習(xí)深入一點(diǎn)的理論了，貝葉斯方法、反向傳播都在今天的課程里。
為了防止學(xué)的太疲憊，PPT里甚至還有表情包：
另外，還能通過(guò)實(shí)例來(lái)了解GAN了：
第四天
恭喜你，可以開(kāi)始學(xué)習(xí)RNN了，另外，除了前面的GAN，NLP的內(nèi)容也可以涉足了。
比如，用word2vec做詞嵌入：
一樣有代碼有Colab版本。
第五天
最后一天是升華了，連神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)黑箱性這種嚴(yán)肅的問(wèn)題都開(kāi)始討論了。
另外，還有類激活圖、對(duì)抗性研究這方面的內(nèi)容，同樣，有代碼和示例，有興趣的同學(xué)可以繼續(xù)研究下去。
法國(guó)博士的dataflowr課程
最后，其實(shí)這套5天的PyTorch深度學(xué)習(xí)課程是一個(gè)名為dataflowr的系列課程的一部分。
dataflowr的核心作者M(jìn)arc Lelarge是法國(guó)數(shù)字科學(xué)研究所的一位研究員，巴黎綜合理工學(xué)院應(yīng)用數(shù)學(xué)博士，同時(shí)也是該校的兼職教授，最近一直在教深度學(xué)習(xí)課程。
受到fast.ai的啟發(fā)，他開(kāi)發(fā)了dataflowr，走實(shí)用性深度學(xué)習(xí)路線，還給自己的課程命名叫“faster.ai”，仿佛什么課都能在五天內(nèi)學(xué)完。
因而，dataflowr中的課程都相對(duì)簡(jiǎn)單易上手，不會(huì)有特別高級(jí)、復(fù)雜的API。
除了Lelarge之外，這套課程還有7位老師：
就職于Valeo.ai的研究科學(xué)家Andrei Bursuc；
Facebook AI研究院的Alexandre Défossez、Timothée Lacroix、Pierre Stock、Alexandre Sablayrolles；
法國(guó)數(shù)字科學(xué)研究所機(jī)器學(xué)習(xí)博士Nicolas Prost；
Snips的AI科學(xué)家Stéphane d’Ascoli。
雖然主創(chuàng)團(tuán)隊(duì)都是法國(guó)人，但是別擔(dān)心，課程并非法語(yǔ)講述~
傳送門
課程：
https://mlelarge.github.io/dataflowr-web/cea_edf_inria.html
dataflowr：
https://mlelarge.github.io/dataflowr-web/
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