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动手学深度学习1 导学

深度学习导学课

  • 课程基础信息整理
  • 00 预告
  • 01 课程安排
  • 02 深度学习介绍
  • QA

课程基础信息整理

课程安排： https://courses.d2l.ai/zh-v2/
ppt 代码 视频等链接都在文档里有展现
李沐老师课程所用电子书：https://zh-v2.d2l.ai/
B站课程链接： https://space.bilibili.com/1567748478/channel/seriesdetail?sid=358497
github： https://github.com/d2l-ai/d2l-zh
课程论坛讨论： https://discuss.d2l.ai/c/chinese-version/16
pytorch论坛： https://discuss.pytorch.org/

00 预告

https://www.bilibili.com/video/BV1if4y147hS/?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=9607a6d9d829b667f8f0ccaaaa142fcb
动手学深度学习1 导学_第1张图片
mxnet 基于numpy实现
动手学深度学习1 导学_第2张图片

01 课程安排

视频：https://www.bilibili.com/video/BV1oX4y137bC/?spm_id_from=autoNext&vd_source=eb04c9a33e87ceba9c9a2e5f09752ef8

课件：https://courses.d2l.ai/zh-v2/assets/pdfs/part-0_1.pdf
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动手学深度学习1 导学_第4张图片
动手学深度学习1 导学_第5张图片

02 深度学习介绍

视频： https://www.bilibili.com/video/BV1J54y187f9/?spm_id_from=autoNext&vd_source=eb04c9a33e87ceba9c9a2e5f09752ef8
课件：https://courses.d2l.ai/zh-v2/assets/pdfs/part-0_2.pdf

最热方向：计算机视觉+自然语言处理+深度学习 三个方向的交叉融合

应用领域：

  • 图片分类
  • 物体检测和分割
  • 样式迁移
  • 人脸合成
  • 文字生成图片
  • 文字生成 chatgpt
  • 无人驾驶
    动手学深度学习1 导学_第6张图片
    物体分割：更深层次的应用
    动手学深度学习1 导学_第7张图片
    样式图片+内容图片–》合成新图片， 可以认为是内容图片加了样式滤镜
    动手学深度学习1 导学_第8张图片
    案例： 广告点击
    动手学深度学习1 导学_第9张图片
    动手学深度学习1 导学_第10张图片

QA

  1. 模型的可解释性 模型为什么有效。可解释性不等于为什么有效
  2. 领域专家，看图片【或其他数据】提出需求，比如判断大树图片叶子长得情况
  3. mxnet安装GPU版本需要卸载CPU版本
  4. 数据科学家和AI专家的区别。数据科学家有数据迅速出一个可用的模型，AI专家对模型调优关注精度和性能
    动手学深度学习1 导学_第11张图片

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