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Yann LeCun送你的春节大礼:免费学习全部2020春季深度学习课程

新智元 • 5 年前 • 546 次点击  



  新智元报道 

来源:外媒

编辑:keyu

【新智元导读】一句话总结:Yann LeCun的2020春季Deep Learning(深度学习)课程所有课程资料已经免费向全网开放啦!材料有中文版本!还不赶快学起来!


本篇文章所透露的信息,对于广大深度学习爱好者和学习者来说,绝对是「重磅福利」!!

 

纽约大学数据科学中心(NYU Center for Data Science)宣布,「深度学习三巨头」之一的Yann LeCun2020春季开设的深度学习课程——DS-GA 1008,所有材料和资源全部免费向全网开放!(文末附有课程资源哦)

 

就问你香不香!!!



这些课程材料,包括带有字幕的讲课视频、详细的书面概述、以及使用PyTorch实现的可执行Jupyter Notebooks。



课程涵盖广泛,英文不好也没关系!


该课程涵盖了深度学习和表征学习的最新技术,并重点关注了监督/自监督学习,嵌入方法,度量学习,卷积和递归网络,以及在计算机视觉,自然语言理解和语音识别领域的应用。

 

如果要学习此门课程,需要有数据科学入门或者机器学习课程的相关知识。

 

从深度学习的历史、动机和灵感等主题开始,这门课程一共为期14周。随后,Lecun会带领大家深入研究优化技术、 energy-based模型、世界模型、生成式对抗网络以及模型预测的策略学习等主题。

 

在课程结束之前,Lecun还会探索深度学习在自然语言处理、图卷积网络以及结构化预测等方面的应用。

 

有人可能说了:这课程香是香,可是英语不好,咋办?

 

没关系,有中文版本!

 

在来自全球17个时区的470多名志愿者帮助下,NYU提供了多门语言的翻译材料:英语、阿拉伯语、西班牙语、意大利语、日语、韩语、土耳其语、汉语、法语、波斯语、俄语。之后,还会增加葡萄牙语、孟加拉语和越南语的翻译版本。

 

怎么样?现在终于没有可以阻碍你学习的屏障了吧!


LeCun携手弟子Alfredo带你「开启新世界大门」


下面是课程的老师以及其他相关人员信息,让我们来一个个介绍这门课的教授:



我们对Yann LeCun已经非常熟悉,他是纽约大学数据科学、计算机科学、神经科学、电子和计算机工程的Silver Professor。同时,他也担任Facebook的副总裁和首席人工智能科学家职位,有「卷积神经网络之父」的美称。 


 

他曾经获得过ACM图灵奖,也是美国国家工程院的成员。2018年,他获得了哈罗德·彭德奖,还拥有创新研究交流奖章。



早些年,他曾在多伦多大学跟随深度学习鼻祖Geoffrey Hinton进行博士后研究。在加盟Facebook之前,LeCun在贝尔实验室工作了超过20年,在此期间,他开发了一套能够识别手写数字的系统,并把它命名为LeNet。

 

2014年,IEEE计算机学会给他颁发了著名的“神经网络先锋奖”(Neural Network Pioneer Award),后又分别在2015年和2016年将IEEE PAMI 杰出研究奖、Lovie 终身成就奖包揽。

 

他的一些著名的附属机构如下:CILVR实验室,计算机科学系,Courant数学科学研究所的一部分,数据科学中心,神经科学中心,电气和计算机工程系,Facebook人工智能研究所(FAIR)。

 

当然,除了Yann LeCun,Alfredo Canziani是这门课的第二位教授者:

 

Alfredo Canziani师从Kyunghyun Cho和Yann LeCun教授,是纽约大学Courant数学科学研究所下的计算机科学研究助理教授和深度学习研究科学家。



他的研究主要集中在自动驾驶中的机器学习。Alfredo一直在探索深度策略网络行为、不确定性估计、故障检测以及基于潜在正向模型的长期规划问题,这些正向模型可以很好地处理周围环境的随机性和多模态成分。

 

在此之前,Alfredo以优异成绩获得里雅斯特大学的电气工程学士和硕士学位。2012年,他在克兰菲尔德大学(Cranfield University)获得理学硕士学位,2017年在普渡大学(Purdue University)获得博士学位。

 

除了极其优异的学术表现之外,Alfredo还是一名专业的音乐家、舞者和厨师。

 

到这里,小编不禁感叹:优秀的人真的是方方面面都能这么突出,不仅在科学上出类拔萃,而且在艺术领域还有所建树!

 

这两位教授都活跃在Twitter的科学分区,通过账号@ylecun和@alfcnz与广大研究人员和网友进行互动,此外,他们还会回答YouTube视频评论区的所有问题。

 

看到这里,如果大家已经摩拳擦掌,迫不及待要开始去课程网站汲取新鲜知识的话,那点击下方链接,即可打开知识大门:

https://atcold.github.io/pytorch-Deep-Learning/

 

下面是相关资源:

GIthub:

https://github.com/atcold/pytorch-Deep-Learning/

YouTube:

https://www.youtube.com/playlist?list=PLLHTzKZzVU9eaEyErdV26ikyolxOsz6mq

 



参考链接:

https://nyudatascience.medium.com/yann-lecuns-deep-learning-course-at-cds-is-now-fully-online-accessible-to-all-787ddc8bf0af




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