全球名校AI课程库（7）| Berkeley伯克利 · 深度神经网络设计、可视化与理解课程『Deep Learning: Designing, Visualizing and Understand』

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课程介绍

深度网络彻底改变了计算机视觉技术、语言技术和机器人技术，给科研和工程实践带来了深远的影响。那么，如何对深度网络开展研究与应用呢？用 AI 领域的大佬 Yann Lecun 的话来说，这个过程『需要直觉洞察、理论建模、动手落地、实证研究和科学分析之间的相互作用』。Berkeley课程 CSW182/282A 也将遵照这个范式进行教学和作业设计。

CSW182/282A 是全球顶校 UC Berkeley 开设的 AI 专项课程，课程以深度学习的典型方法、模型设计、可视化与模型理解为主题，讲解了自然语言处理、计算机视觉、强化学习等领域的AI模型全域知识。学生将学习设计原则和最佳实践，可视化与理解深度网络。并通过可视化工具探索深度网络的训练和使用方法。

课程讲师 Sergey Levine，加州大学伯克利分校副教授，任职于电气工程和计算机科学系。专注于使自主代理通过学习获得复杂行为的算法研究，特别聚焦于『使任何自主系统学习解决任何任务』的通用方法探索——例如我们常见的机器人技术，以及一系列需要自主决策的其他领域。

课程学习具有以下知识基础：

• 微积分和线性代数的知识。
• 概率和统计。课程涉及连续和离散的概率分布。
• 机器学习。
• 编程，作业将主要使用Python。

课程主题

课程官网发布了课程主题，ShowMeAI 对其进行了整理翻译。

• 1. Introduction（介绍）
• 1. ML Basics 1（机器学习基础 1）
• 1. ML Basics 2（机器学习基础 2）
• 1. Optimization（优化）
• 1. Backpropagation（反向传播）
• 1. Convolutional Nets（卷积神经网络）
• 1. Getting Neural Nets to Train（初始化、批量归一化）
• 1. Computer Vision（计算机视觉）
• 1. Generating Images from CNNs（可视化和风格迁移）
• 1. Recurrent Neural Networks（循环神经网络）
• 1. Sequence To Sequence Models（序列到序列）
• 1. Transformers（Transformers）
• 1. Applications. NLP（NLP应用）
• 1. Learning-Based Control & Imitation（模仿学习）
• 1. Reinforcement Learning（强化学习-梯度策略）
• 1. Q-Learning（Actor Critic和 Q 学习）
• 1. Autoencoders & Latent Variable Models（生成模型）
• 1. Variational Autoencoders & Invertible Models（变分自编码器&可逆模型）
• 1. Generative Adversarial Networks（GAN生成对抗网络）
• 1. Adversarial Examples（对抗样本与攻击）

课程资料 | 下载

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CSW182 课程由深度学习核心内容讲解、4次编程作业、2次期中测试和1个大项目构成，并公开了相关资料。ShowMeAI 对课程资料进行了梳理，整理成这份完备且清晰的资料包：

• 📚 课件。PDF文件。覆盖Lecture 1~21所有章节。
• 📚 作业。数据文件和.ipynb文件。覆盖Homework 1~4所有内容。
• 📚 讨论与解答。 Discussion和Solution，共12组文档，覆盖学习过程的问与答。

课程视频 | B站

🌍 B站 | 【双语字幕+资料下载】伯克利CSW182 | 深度神经网络设计、可视化与理解(2021最新·完整版)

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全球名校AI课程合辑

• 🚧 CS数学基础课程合辑：https://www.showmeai.tech/tutorials/38
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• 🚧 AI生物医疗课程合辑：https://www.showmeai.tech/tutorials/74
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作者： ShowMeAI内容团队
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