這位教授上架20 堂免費「深度學習」課程,獲Reddit 網友真心 ...
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【我們為什麼挑選這篇文章】從了解機器學習(Machine Learning)的前置作業,我們可以從深度學習、強化學習的概念起步。
· 課程來自杜倫大學計算機系助理 ...
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【我們為什麼挑選這篇文章】從了解機器學習(MachineLearning)的前置作業,我們可以從深度學習、強化學習的概念起步。
不久前英國杜倫大學教授在reddit上架2套共20堂免費課程獲得廣大的回響,除了有精美的簡報檔和YouTube影片可搭配使用之外,也有提供編碼的範例與操作細節。
想一窺機器學習的朋友們,記得把這個資源先存下來!(責任編輯:孫敬)
本文經AI新媒體量子位(公眾號 ID:QbitAI)授權轉載,轉載請連繫出處
作者:量子位
告別「拼圖式」學習!
最近,一套深度學習和強化學習的免費課程在reddit上引起網友關注,獲讚690+。
只因其不僅形式豐富,還綜合了基礎理論和具體應用,幫你將幾何學、統計學等相關理論串聯起來,解決複雜的問題。
對於初學者來說,稱得上是個學習大禮包了。
課程來自杜倫大學計算機系助理教授ChrisWillcocks,他表示:
相比於其他課程,我想這一套課程涉獵廣泛,並且足夠緊湊。
不妨一起來了解一下吧~
課程設置
課程分為深度學習和強化學習兩個板塊,各有10節課,總時長約為20小時。
除了視頻之外,還提供了PPT、Colab代碼範例以及一些相關論文。
其中深度學習課程的第1~5課,側重於理論,包括:
第1課:簡介;
第2課:數學原理和反向傳播;
第3課:PyTorch編程:編碼會話;
第4課:設計模型以進行概括;
第5課:生成模型;
第6~10課則以實務為主,包括:
第6課:對抗模型;
第7課:基於能量的模型;
第8課:順序模型;
第9課:Flow模型和隱式網絡;
第10課:元學習和流形學習。
強化學習的課程,來自對DavidSilver課程的改編。
為了更易於學習,每個影片縮短到50分鐘左右,略去了高級推導部分,但是增加了更多的範例和代碼。
課程設置是這樣的:
第1課:基礎;
第2課:馬爾可夫決策過程;
第3課:OpenAIgym工具包;
第4課:動態編程;
第5課:蒙特卡洛方法;
第6課:時序差分方法;
第7課:函數逼近;
第8課:策略梯度法;
第9課:基於模型的方法;
第10課:擴展方法。
具體來看一下學習過程是怎樣的
以深度學習課程中的「第5課:生成模型」PPT為例:
在一開始列出了章節目錄:課程劃分為定義、密度估算、散度與測度、生成對抗網絡四個部分,每一部分又劃分成不同小節。
以散度測試中的KL散度(相對熵)一節為例:首先說明了用相對熵來測量兩種分佈的差異,接著給出了相應的計算公式,並且還能一鍵直達圖形計算器。
PPT圖文並茂而又不失簡潔,每一小節基本只佔1~2頁的篇幅。
類似地,在深度學習編碼器一節中,也可以一鍵查看Colab的代碼示例:
內容清晰明了,操作簡單方便,對初學者十分友好了~
網友關注
這份課程獲得了許多網友的肯定,甚至有人直呼作者是「身披斗篷的英雄」。
一位從PyTorch「逃離」到Keras的網友表示,作者讓他重新撿起了PyTorch!
針對網友普遍關注的問題:
「這些課程主要關注代碼還是理論?」
「學習課程對於數學背景的要求是怎樣的?」
「對強化學習進行學習,是否要精通機器學習架構?」
……
作者在回覆中一一作出了說明:
課程對於代碼和理論都有涉及,課程前半部分偏向理論,後半部分側重於最新技術,兩套課程都是如此。
過程中提供了許多Colab代碼示例、方程式和算法,並且在第二課中對數學符號進行了介紹。
不需要很強的數學背景,並且所需的數學知識,在第二課中進行了介紹。
如果第二課實在太難,推薦用《機器學習數學基礎(MathematicsforMachineLearning)》這本書進行學習。
學習這份課程並沒有十分必要的先決條件,但是可能有必要看一下「深度學習」的第二課,以及《機器學習數學基礎》的第二章和第六章。
雖然不是針對強化學習基本算法的主要理論,不過在使用函數逼近器來擴展方法時,構建深度學習模型(特別是卷積神經網絡、循環神經網絡)上的一些實踐會很有用。
是不是也解答了你心中的疑問呢?
那麼,點選下方連結接開始學習吧~
課程列表
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作者:量子位
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這位教授上架20堂免費「深度學習」課程,獲Reddit網友真心好評:作者是英雄
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