الصفحة الرئيسية>المتعلقة بالبرمجة>بايثون
تنزيل

"تعلم التعلم العميق"


دافع المشروع/ مقدمة الدورة التدريبية/ موارد الدورة التدريبية/ كتالوج الكتب المدرسية/ الملاحظات/ المجلد الوصف/ منظم/ مساهم

دافع المشروع

"تعلم التعلم العميق" هي سلسلة من مقاطع الفيديو التعليمية العميقة التي يدرسها السيد لي مو (كبير العلماء في AWS ، دكتوراه ، قسم علوم الكمبيوتر ، جامعة كارنيجي ميلون ، الولايات المتحدة الأمريكية). يجمع هذا المشروع ملاحظات تخفيض مفصلة ورموز jupyter ذات الصلة خلال عملية التعلم العميق في العطلة الشتوية. إن إعطاء شخص ما وردة سيترك عطرًا على يديك. نحن مفتوحة المصدر جميع الملاحظات تخفيض . نأمل أنه أثناء التعلم من قبل أنفسنا ، سيكون من المفيد أيضًا أن يتعلم الجميع ويتقن المعلم "Li Mu" بالتعلم العميق ".

ميزات هذا المشروع:

  1. تتوافق Notes Markdown مع الفيديو الأصلي للقطاع اللاسلكي واحدًا تلو الآخر ، والذي يمكن أن يساعد الجميع على الفهم أثناء الاستماع إلى الفصل.
  2. تحتوي رموز Jupyter على شرح توضيحي مفصل لمساعدة الجميع على البدء في الممارسة بشكل أسرع.

يوجد 73 مقاطع فيديو في المجموع ، ومتوسط مدة مقطع فيديو واحد لا يزيد عن 30 دقيقة . من المتوقع أن يتم إكمال الدراسة في غضون 40 يومًا من الإجازة الشتوية .

الشارة المستخدمة في هذا المشروع تأتي من الإنترنت. إذا انتهاك على صورتك حقوق الطبع والنشر ، فيرجى الاتصال بنا لحذفها. شكرًا لك.

مقدمة بالطبع

عادةً عندما نذكر التعلم العميق ، ننسى غالبًا أن التعلم العميق هو مجرد جزء صغير من التعلم الآلي ، ونعتقد أنه وحدة منفصلة مستقلة عن التعلم الآلي. وذلك لأن التعلم الآلي ، باعتباره تخصصًا له تاريخ أطول ، كان له مجموعة ضيقة من التطبيقات في العالم الحقيقي قبل إصدار التعلم العميق. في مجالات التعرف على الكلام ، ورؤية الكمبيوتر ، ومعالجة اللغة الطبيعية ، وما إلى ذلك ، غالبًا ما يكون التعلم الآلي جزءًا صغيرًا من الحلول لحل مشكلات المجال هذه بسبب كمية كبيرة من معرفة المجال المطلوبة والواقع معقد للغاية. ولكن في السنوات القليلة الماضية ، جلب ظهور وتطبيق التعلم العميق مفاجآت للعالم ، مما يعزز التطور السريع لرؤية الكمبيوتر ، ومعالجة اللغة الطبيعية ، والتعرف على الكلام التلقائي ، والتعلم التعزيز ، والنمذجة الإحصائية ، وقيادة هذا الاتجاه تدريجياً ، وتوضيح موجة من ثورة الذكاء الاصطناعي في العالم.

في الدورة التدريبية "التعلم العميق اليدوي" ، لا يوجد فقط كمية صغيرة من المعرفة الأساسية للتعلم الآلي ، مثل الشبكات العصبية الخطية ، وآلات تصور الطبقة متعددة الطبقات ، وما إلى ذلك ؛ هناك أيضًا العديد من نماذج التعلم العميق المستخدمة حاليًا في التطبيقات المتطورة: بما في ذلك LENET و RESNET و LSTM و BERT ... في الوقت نفسه ، تم تجهيز شرح كل فصل أيضًا برمز وكتب مدرسية ، وما إلى ذلك. تم تنفيذه بواسطة Pytorch ، والتي يمكن أن تساعد الطلاب على إتقان النماذج الأساسية والمعرفة المتطورة بالتعلم العميق في فترة زمنية قصيرة وتحسين قدرتها العملية.

موارد المسار

  • موقع تدريس Bilibili: التعلم العمق على التعلم العميق (مكتمل)
  • عنوان URL للكتب المدرسية: "التعلم العميق" (النسخة الصينية) ، "الغوص في التعلم العميق" 0.17.1 وثائق
  • الصفحة الرئيسية للدورة: https://courses.d2l.ai/zh-v2/
  • عنوان URL للمنتدى: مناقشة .D2L.AI ، مناقشة.

بالإضافة إلى ذلك ، تحتوي هذه الدورة على تطبيقات التعليمات البرمجية المقابلة. يحتوي كل فصل على مفكرة Jupyter المقابلة ، مما يوفر رمز Python الكامل للنموذج ، ويمكن الحصول على جميع الموارد مجانًا عبر الإنترنت.

كتالوج الكتب المدرسية

"التعلم العميق" (النسخة الصينية) والنسخة الإنجليزية تغوص في التعلم العميق 0.17.1 كتالوج الكتب المدرسية وروابط الفصل كما يلي:

الفصل النسخة الصينية النسخة الإنجليزية
1 مقدمة مقدمة
2 المعرفة التحضير التمهيدية
3 الشبكة العصبية الخطية الشبكات العصبية الخطية
4 آلة استشعار متعددة الطبقة Perceptrons متعددة الطبقات
5 الحوسبة التعلم العميقة حساب التعلم العميق
6 الشبكة العصبية التلافيفية الشبكات العصبية التلافيفية
7 الشبكات العصبية التلافيفية الحديثة الشبكات العصبية التلافيفية الحديثة
8 الشبكة العصبية المتكررة الشبكات العصبية المتكررة
9 الشبكة العصبية المتكررة الحديثة الشبكات العصبية المتكررة الحديثة
10 آلية الانتباه آليات الانتباه
11 خوارزمية التحسين خوارزميات التحسين
12 الأداء الحسابي الأداء الحسابي
13 رؤية الكمبيوتر رؤية الكمبيوتر
14 معالجة اللغة الطبيعية: التدريب المسبق معالجة اللغة الطبيعية: ما قبل التدريب
15 معالجة اللغة الطبيعية: التطبيق تطبيقات معالجة اللغة الطبيعية
16 النظام الموصى به أنظمة التوصية
17 توليد شبكات الخصومة شبكات الخصومة التوليدية
18 التذييل: أساسيات الرياضيات في التعلم العميق التذييل: الرياضيات للتعلم العميق
19 التذييل: أدوات التعلم العميق التذييل: أدوات للتعلم العميق

ملحوظات

فيديو ملحوظات صدقة شفرة المساهمين
00-preview صدقة
جدول 01 دورة صدقة
02 مقدمة للتعلم العميق صدقة
03 التثبيت صدقة
04 عملية البيانات والمعالجة المسبقة للبيانات صدقة رمز Jupyter
05 الجبر الخطي صدقة
06-matrix حساب صدقة
07-chengdu قواعد واشتقاق تلقائي صدقة رمز Jupyter
08 الانحدار الخطي + خوارزمية التحسين الأساسية ملاحظات المحاضرة 1 2 رمز Jupyter
09 الانحدار SoftMax ملاحظات المحاضرة 1 2 رمز Jupyter
10-Multi-Layer Machine ملاحظات المحاضرة 1 2 رمز Jupyter
اختيار 11 طراز + التورط والتوضيح ملاحظات المحاضرة 1 2
12 وزارة الركود صدقة رمز Jupyter
13 طريقة التفضيل صدقة رمز Jupyter
استقرار 14 نميدا ملاحظات المحاضرة 1 2
15-التنبؤ kaggle بتقنية أسعار المنازل صدقة رمز Jupyter
16-Pytorch Neural Netural Basics صدقة رمز Jupyter
17 استخدام وشراء وحدات معالجة الرسومات صدقة رمز Jupyter
18-Summary من مسابقة سعر التنبؤ صدقة
19 طبقة تواليد ملاحظات المحاضرة 1 2 رمز Jupyter
20 ملء وخطوة صدقة رمز Jupyter
21-multi-input والإخراج قنوات الإخراج صدقة رمز Jupyter
طبقة التسلل 22 صدقة رمز Jupyter
23-lenet صدقة رمز Jupyter
24-alexnet صدقة رمز Jupyter
25 شبكة VGG باستخدام الكتل صدقة رمز Jupyter
26 نين صدقة رمز Jupyter
27-googlenet صدقة رمز Jupyter
تطبيع 28 دفعة صدقة رمز Jupyter
29 شبكة RESNET صدقة
30 جزء 2 إنهاء المنافسة صدقة
31-CPU و GPU صدقة
32 أجهزة التعلم العميقة صدقة
بطاقات متعددة من 33 مقصورة على التوازي صدقة
34-Multi-GPU Training Application صدقة رمز Jupyter
35 تدريب موزعة صدقة
36-data زيادة صدقة رمز Jupyter
37-fine تعديل صدقة رمز Jupyter
38-نتائج تصنيف أوراق المنافسة الثانية صدقة
39-مسابقة Kaggle-1 صدقة
40-مسابقة Kaggle-2 صدقة رمز Jupyter
41-الكشف عن الكشف ومجموعات البيانات صدقة
[42- إطار المانحة] صدقة
43 ملخص-مسابقة تصنيف الأوراق صدقة
44-خوارزمية الكشف عن الكائن ملاحظات المحاضرة 123
45 SSD تنفيذ صدقة رمز Jupyter
46-تجزئة ومجموعات البيانات صدقة رمز Jupyter
47 النقل الالتفاف ملاحظات المحاضرة 1 2
48-fcn صدقة رمز Jupyter
49 على غرار الهجرة صدقة رمز Jupyter
مسابقة 50 دورة صدقة
نموذج 51 التسلسل صدقة
52 نص المعالجة صدقة رمز Jupyter
53 النموذج باللغة صدقة
54 الشبكة العصبية المتكررة صدقة
تنفيذ 55-RNN صدقة رمز Jupyter
56-جرو صدقة رمز Jupyter
57-LSTM صدقة
58 شبكة عصبية متكررة عميق صدقة رمز Jupyter
[59 شبكة عصبية متكررة متكررة] صدقة
60-MACHINE الترجمة DATASET صدقة رمز Jupyter
61-encoder-decoder architecture صدقة
62 تلميفية التعلم التسلسل صدقة رمز Jupyter
البحث 63 بونش صدقة
64- آلية الانتباه صدقة رمز Jupyter
65- درجة الانتباه صدقة
[66-seq باستخدام الانتباه] صدقة
67-الاهتمام الذاتي صدقة رمز Jupyter
68 تحويل صدقة رمز Jupyter
69-بيرت قبل التدريب صدقة
70-بيرت تعديل غرامة صدقة
[71-Summary من مسابقة الكشف المستهدفة] صدقة
72 خوارزمية تحسين صدقة
ملخص 73 دورة والتعلم المتقدم صدقة

وصف المجلد

  • IMGS : الصور المشاركة في الملاحظات
  • ملاحظات : نسخة من الملاحظات
  • الرمز : رمز بيثون المشارك في الدورة التدريبية

منظم

بفضل الطلاب التاليين لتنظيم هذا المشروع

المساهمين

شكرا للطلاب التاليين على دعمهم ومساهمتهم في هذا المشروع

يوسع
معلومات إضافية
تطبيقات ذات صلة
نوصي لك
أخبار ذات صلة الكل