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课程介绍
Applied Deep Learning 是目前全网知识点覆盖最全的深度学习课程之一，需要两个学期的学习时长，主要面向研究生（也很适合有概率、统计学、数值线性代数和优化知识储备的本科生），目标是让学生熟悉行业中采用的最先进的深度学习技术。
课程对于从深度学习诞生至今的各领域（深度学习模型结构研究、自然语言处理、计算机视觉、强化学习、图神经网络）典型模型，都有逐步的展开和讲解。跟随课程的学习，我们可以看到研究界的创新和思考过程，模型的迭代和优化过程，对于深度学习的各类模型和典型应用，有全面充分的理解。
深度学习每隔几个月就会见证一场小型革命的领域，因此课程学生需要保持对新知识的渴望，并课程学习结束时能够编写干净的代码。
课程使用的编程语言是 Python。熟悉 TensorFlow 和 PyTorch 是加分项但不要求，但是愿意在课程中努力学习和使用这两个框架是非常重要的。
课程主题
课程官网发布了课程主题，ShowMeAI 对其进行了翻译。
- Training Deep Neural Networks（训练深度神经网络）
- Computer Vision（计算机视觉）
- Image Classification（图像分类）
- Image Transformation（图像变换）
- Object Detection（目标检测）
- Face Recognition and Detection（人脸识别与检测）
- Video（视频）
- 3D（3D）
- Natural Language Processing（自然语言处理）
- Multimodal Learning（多模式学习）
- Generative Networks（生成网络）
- Advanced Topics（进阶话题）
- Speech & Music（演讲与音乐）
- Reinforcement Learning（强化学习）
- Graph Neural Networks（图神经网络）
- Recommender Systems（推荐系统）
- Computational Biology（计算生物学）
课程资料 | 下载
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课程视频 | B站
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作者：ShowMeAI内容团队
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原文地址：http://www.cnblogs.com/showmeai/p/16826934.html
