第一期Deep Learning学习小组(正式组)


About

Deep learning无疑是过去的一个十年机器学习领域最引人入胜的话题。如今的科技、金融公司对熟练掌握deep learning的应聘者更是青睐有加。为了能有效得用深度学习方法和工具解决实际工作中的问题,深入理解deep learning 的各种模型和其数学基础尤为重要。本课程以deep learning经典教材《Deep learning - adaptive computation and machine learning》 作为资料,每周由一个主讲人讲解一个章节,以达到了解熟悉 deep learning 模型及其背后的数学基础的作用。为小组学员在日后的工作研究中有效应用深度学习模型夯实基础。

课程形式: 1. 课本内容学习。被录取的组员(包括领队)每个人每周需要作为主讲人,对本周课程内容难点进行总结和讲解,并带领组员进行本周课后疑难习题讨论。每周讨论时长约为1-2个小时。 2. 班级成员讨论。学习小组成员进行个人学习,遇到问题可以随时在学习群里面讨论。对于全体成员均不确定或无法解决的难题,助教提供阶段性指导。

学员组成:
助教:一名(已到位);组长(领队):一名(已到位);组员:12名(含组长),旁听组最多50人。

报名要求:
有一定的机器学习基础。比如参加过琪石初级机器学习小组。了解线性模型,逻辑回归,树模型,support vector machines (SVM)。熟悉线性代数及微积分。报名的时候请务必附上自己的 Cover Letter 和简历, Cover Letter 中需要注明自己的强弱项以及为什么要申请这个学习小组。(注:报名不能保证被录取,需要通过面试才能进入正式组。) 正式组仅限高级会员和外卡会员报名(请注册琪石网站在MyProfile处购买外卡)。

课程时间:
2021年2月20日至2021年5月15日

琪石学分: 2


Syllabus

部分学习大纲:

第零周:Applied Math and Machine Learning Basics (Chapter 1-5) (自我复习为主)

第一周:Deep Feedforward Networks & Regularization for Deep Learning & Optimization for Training Deep Models (Chapter 6 - 8)

第二周: Convolutional Networks (Chapter 9)

第三周:Sequence Modeling: Recurrent and Recursive Nets (Chapter 10)

第四周:Practical Methodology & Applications (Chapter 11- 12)

第五周:Linear factor models (Chapter 13)

第六周:Autoencoders (Chapter 14)

第七周:Representation learning (Chapter 15)

第八周:Structured Probabilistic Models for Deep Learning (Chapter 16)

第九周:Monte Carlo Methods (Chapter 17)

第十周:Confronting the Partition Function (Chapter 18)

第十一周:Approximate Inference (Chapter 19)

第十二周:Deep Generative Models (Chapter 20)

学习资料:
1. Deep learning book 书籍配套网站:https://www.deeplearningbook.org/ 2. Deep learning book 中文版翻译:https://github.com/exacity/deeplearningbook-chinese 3. Deep learning book companion video: https://www.bilibili.com/video/BV1Tb411m7bt?from=search&seid=5209325528597378687 4. Deep learning book 各章整理:https://github.com/dalmia/Deep-Learning-Book-Chapter-Summaries

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Activity type: OnlineStudyGroups

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Announce date: Jan. 6, 2021

Registration deadline: Feb. 13, 2021

Start date: Feb. 20, 2021

End date: May 15, 2021

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Leader: Not disclose

Maximum participants: 12

Maximum Applicants: 30

6 people already applied

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This activity is free


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