《动手学深度学习》: 面向中文读者、能运行、可讨论, 系列教程被广大学习者认为是中文版深度学习教程学习最好的课程之一, 尤其适合入门深度学习.
introduction, preliminaries, linear-networks, multilayer-perceptrons
.本repo致力于为学习者提供一个在OpenI启智上可运行的《动手学深度学习(PyTorch)》的教程和环境. 推荐阅读详细教程
dockerhub.pcl.ac.cn:5000/user-images/openi:d2l-learning
为了帮助开发者们更好的学习AI相关知识, OpenI启智社区联合Datawhale社区通过"我为开源打榜狂"举办一系列开发者组队学习活动, 为大家设定一系列加分任务, 鼓励大家通过本次组队学习积极为启智社区沉淀优质内容.
任务1: 派生动手深度学习"d2l_learning"项目, 并在平台进行一系列开发行为, 将获得基础活跃榜的相应积分奖励, 每周进入前100名的用户可获得100-300元奖金;
任务2: 基于动手深度学习"d2l_learning"项目, 在启智平台输出学习笔记或心得, 并将链接评论在本项目的Issue区, 由助教进行审核通过后的优质内容可在挑战升级榜中加10积分/篇; 在外部平台(如知乎、csdn等)进行的分享, 将链接评论在本项目的Issue区, 由助教进行审核通过后的优质内容仅加5积分/篇. 加分无上限, 同一内容仅加分一次;
任务3: 在项目Issue区通过评论的方式反馈本次活动或教程的相关建议, 被采纳后可加2积分/条, 每周加分上限10积分.
开源打榜活动将依据用户的积分数量进行排名, 根据排名情况进行阶梯性的现金奖励. 具体活动方案参见: 第七期开源打榜活动.
学习安排 | 预计开始时间 | 学习时长 | 分享嘉宾(待定) | 简介 |
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《动手学深度学习》开场分享 | 3月18日 | 10分钟 | 李沐 | 动手学深度学习作者 |
直播: 如何学深度学习 | 3月18日 | 30分钟 | 杨毅远 | 牛津大学博士 |
Task01: 初识深度学习 | 3月19日 | 1天 | 助教团队 | Datawhale成员、优秀学习者 |
Task02: 预备知识 | 3月20日 | 2天 | 助教团队 | Datawhale成员、优秀学习者 |
直播: 环境配置讲解 | 3月19日 | 1小时 | 丁一超、骆秀韬 | 上海交通大学、湖北第二师范学院 |
Task03: 线性神经网络 | 3月22日 | 2天 | 助教团队 | Datawhale成员、优秀学习者 |
直播: 线性神经网络串讲、习题解析与答疑 | 3月23日 | 1小时 | 罗如意、陈可为 | 网易算法工程师、华中科技大学 |
Task04: 多层感知机 | 3月24日 | 5天 | 助教团队 | Datawhale成员、优秀学习者 |
直播: 多层感知机串讲、习题解析与答疑 | 3月28日 | 1小时 | 刘洋、陈安东 | 中国科学院大学博士、哈工大博士 |
Task05: 竞赛实践 | 3月29日 | 2天 | 助教团队 | Datawhale成员、优秀学习者 |
直播: 竞赛解读与方案分享 | 3月30日 | 1小时 | 王茂霖、王凯 | 华中科技大学博士、西安交通大学 |
结营: 优秀学习者分享 | 3月31日 | 1小时 | 马燕鹏 | 开源学习委员会负责人 |
@article{zhang2021dive,
title={Dive into Deep Learning},
author={Zhang, Aston and Lipton, Zachary C. and Li, Mu and Smola, Alexander J.},
journal={arXiv preprint arXiv:2106.11342},
year={2021}
}
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