5天玩轉PyTorch深度學習，從GAN到詞嵌入都有實例丨教程資源
郭一璞 發自 凹非寺
量子位 報道 | 公眾號 QbitAI
學PyTorch深度學習，可能5天就夠了。
法國深度學習研究者Marc Lelarge出品的這套名為《Hands-on tour to deep learning with PyTorch（親身體驗PyTorch的深度學習之旅）》的課程，就是讓你在5天之內，迅速理解深度學習，并學會應用開源的深度學習項目。
這套課程不僅介紹了深度學習相關的理論基礎，還結合了大量實踐內容，分類、GAN、詞嵌入等實例都包含在內，還有代碼和Colab，非常方便實用。
甚至，為了防止你看不下去，這套教程還富含表情包，可以說友好度非常高了。
學完之后，你就可以快速的理解神經網絡，之后看到別人分享的各種新項目、新資源，你就都可以利用到自己的項目中了。
五天分別學什么
想要5天就能學會PyTorch深度學習，究竟都學些什么呢？
課程表↓
第一天
非常入門級的深度學習介紹，看起來對新手很友好：
用CNN分辨貓和狗，自帶Colab：
然后了解一下PyTorch是啥。
第二天
知道了深度學習和PyTorch分別是啥，下面就可以繼續深入到一些更為復雜的概念里了。
首先，撿起你的數學知識，邏輯回歸、卷積之類的都要知道。
對PyTorch的各種模塊也要有所了解：
嵌入、變分自動編碼器這類內容都可以開始學了。
第三天
現在，可以學習深入一點的理論了，貝葉斯方法、反向傳播都在今天的課程里。
為了防止學的太疲憊，PPT里甚至還有表情包：
另外，還能通過實例來了解GAN了：
第四天
恭喜你，可以開始學習RNN了，另外，除了前面的GAN，NLP的內容也可以涉足了。
比如，用word2vec做詞嵌入：
一樣有代碼有Colab版本。
第五天
最后一天是升華了，連神經網絡黑箱性這種嚴肅的問題都開始討論了。
另外，還有類激活圖、對抗性研究這方面的內容，同樣，有代碼和示例，有興趣的同學可以繼續研究下去。
法國博士的dataflowr課程
最后，其實這套5天的PyTorch深度學習課程是一個名為dataflowr的系列課程的一部分。
dataflowr的核心作者Marc Lelarge是法國數字科學研究所的一位研究員，巴黎綜合理工學院應用數學博士，同時也是該校的兼職教授，最近一直在教深度學習課程。
受到fast.ai的啟發，他開發了dataflowr，走實用性深度學習路線，還給自己的課程命名叫“faster.ai”，仿佛什么課都能在五天內學完。
因而，dataflowr中的課程都相對簡單易上手，不會有特別高級、復雜的API。
除了Lelarge之外，這套課程還有7位老師：
就職于Valeo.ai的研究科學家Andrei Bursuc；
Facebook AI研究院的Alexandre Défossez、Timothée Lacroix、Pierre Stock、Alexandre Sablayrolles；
法國數字科學研究所機器學習博士Nicolas Prost；
Snips的AI科學家Stéphane d’Ascoli。
雖然主創團隊都是法國人，但是別擔心，課程并非法語講述~
傳送門
課程：
https://mlelarge.github.io/dataflowr-web/cea_edf_inria.html
dataflowr：
https://mlelarge.github.io/dataflowr-web/
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