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跟李宏毅学深度学习(入门) - 学习说明

2024年8月14日创建

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前面四期夏令营，我们大多是通过赛事来实践 机器学习/深度学习/大模型 ，解决特定场景的问题​

在第五期，Datawhale开源项目孵化的《深度学习详解》新书发布之际，我们一起抓住暑假的尾巴~

共学 深度学习 的理论 ，互相学习和探讨，化被动为主动~ 学得开心！​

本方向的核心学习目标是——通过《深度学习详解》和李宏毅老师 21年的机器学习课程视频，入门机器学习，并尝试学习深度学习，展开代码实践（选修）

《深度学习详解》主要内容源于《机器学习》（2021年春），选取了《机器学习》（2017年春）的部分内容，在这些基础上进行了一定的原创，补充了不少除这门公开课之外的深度学习相关知识。

为了尽可能地降低阅读门槛，笔者对这门公开课的精华内容进行选取并优化，对所涉及的公式都给出详细的推导过程，对较难理解的知识点进行了重点讲解和强化，以方便读者较为轻松地入门。​

在理论严谨的基础上，本书保留了公开课中大量生动有趣的例子，帮助读者从生活化的角度理解深度学习的概念、建模过程和核心算法细节，包括——​

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卷积神经网络、Transformer、生成模型、自监督学习（包括 BERT 和 GPT）等深度学习常见算法，​

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对抗攻击、领域自适应、强化学习、元学习、终身学习、网络压缩等深度学习相关进阶算法。​

学习目标

任务说明