全球名校AI课程库(8)| Berkeley伯克利 · 全栈深度学习训练营课程『Full Stack Deep Learnin』

简介: 课程以实战为主,讲解了不同场景下应用深度学习解决问题的工具、过程和方法:从问题理解,方法选择、数据管理、选择 GPU 到 Web 部署、监控和再训练。
FSDL; Full Stack Deep Learning; 全栈深度学习训练营
🏆 课程学习中心 | 🚧 深度学习课程合辑 | 🌍 课程主页 | 📺 中英字幕视频 | 🚀 项目代码解析


课程介绍

Full Stack Deep Learning 是一个线上学习社区,汇集了来自加州大学伯克利分校、华盛顿大学和世界各地的数千名学习者,一起学习机器学习产品构建的最佳实践。社区理念是『Building an ML-powered product is much more than just training a model.』——相较于训练模型,构建一个基于机器学习的产品更有意义。

FSDL; Full Stack Deep Learning; 全栈深度学习训练营

因此 UC Berkeley 开放了这门全栈深度学习训练营课程(代码 FSDL),以实战为主,讲解了不同场景下应用深度学习解决问题的工具、过程和方法:从问题理解,方法选择、数据管理、选择 GPU 到 Web 部署、监控和再训练。

FSDL; Full Stack Deep Learning; 全栈深度学习训练营

FSDL 课程包含了典型的自然语言处理与计算机视觉中,对文本和图像的处理建模方法,也包括AI应用生态的其他工序与操作,比如数据标注与管理、模型测试、模型部署等。完整的课程学习可以帮助我们了解 AI 解决问题的全链条技能,更好地把控AI落地应用的能力。


课程主题

课程官网发布了课程主题,ShowMeAI 对其进行了翻译。

  • Fundamentals(深度学习基础
  • CNNs(卷积神经网络
  • RNNs(循环神经网络
  • Transformers
  • ML Projects(机器学习项目
  • Infra & Tooling(基础设置和工具
  • Troubleshooting(深度神经网络调试与问题处理
  • Data(数据管理
  • Ethics(伦理
  • Testing(机器学习测试
  • Deployment(部署 ML 模型
  • Research(研究方向
  • Teams(机器学习团队


课程资料 | 下载

FSDL; Full Stack Deep Learning; 全栈深度学习训练营

扫描上方图片二维码,关注公众号并回复关键字 🎯『FSDL』,就可以获取整理完整的资料合辑啦!当然也可以点击 🎯 这里 查看更多课程的资料获取方式!

FSDL; Full Stack Deep Learning; 全栈深度学习训练营
FSDL; Full Stack Deep Learning; 全栈深度学习训练营

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 1~13的全部章节。
  • 📚 代码。.ip文件。覆盖Lab 1~10的全部内容
  • 📚 笔记。PDF文件。课程学习的辅助资料,图文并茂,细节丰富。


课程视频 | B站

🌍 B站 | 【双语字幕+资料下载】伯克利FSDL | 全栈深度学习训练营(2021最新·完整版)

ShowMeAI 将视频上传至B站,并增加了中英双语字幕,以提供更加友好的学习体验。点击页面视频,可以进行预览。推荐前往 👆 B站 观看完整课程视频哦!


全球名校AI课程合辑

作者ShowMeAI内容团队
阅读原文https://www.showmeai.tech/article-detail/356

e9190f41b8de4af38c8a1a0c96f0513b~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image

目录
相关文章
|
27天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 人工智能
AI赋能教育:深度学习在个性化学习系统中的应用
【10月更文挑战第26天】随着人工智能的发展,深度学习技术正逐步应用于教育领域,特别是个性化学习系统中。通过分析学生的学习数据,深度学习模型能够精准预测学生的学习表现,并为其推荐合适的学习资源和规划学习路径,从而提供更加高效、有趣和个性化的学习体验。
84 9
|
19天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 数据可视化
何恺明CV课程 | AI大咖说
麻省理工学院(MIT)电气工程与计算机科学系(EECS)副教授何恺明开设了两门精彩课程:“Advance in Computer Vision”和“Deep Generative Models”。何恺明是计算机视觉和深度学习领域的杰出科学家,曾提出深度残差网络(ResNet)等重要成果。这两门课程不仅涵盖了最新的研究前沿,还由何恺明亲自授课,内容涉及卷积神经网络、生成对抗网络、变分自编码器等,是学习计算机视觉和生成模型的宝贵资源。
56 8
|
26天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
AI在医疗:深度学习在医学影像诊断中的最新进展
【10月更文挑战第27天】本文探讨了深度学习技术在医学影像诊断中的最新进展,特别是在卷积神经网络(CNN)的应用。文章介绍了深度学习在识别肿瘤、病变等方面的优势,并提供了一个简单的Python代码示例,展示如何准备医学影像数据集。同时强调了数据隐私和伦理的重要性,展望了AI在医疗领域的未来前景。
57 2
|
2月前
|
人工智能 算法 前端开发
首个 AI 编程认证课程上线!阿里云 AI Clouder 认证:基于通义灵码实现高效 AI 编码
为了帮助企业和开发者更好使用通义灵码,阿里云上线了“AI Clouder 认证课程--基于通义灵码实现高效 AI 编码”。本课程汇聚了后端、前端、算法领域 5 名实战派专家,带你体验 4 大研发场景实践,上手 3 大实操演练,深度掌握智能编码助手通义灵码,实现全栈 AI 编码技能跃升。
|
2月前
|
人工智能 算法 前端开发
首个 AI 编程认证课程上线!阿里云 AI Clouder 认证:基于通义灵码实现高效 AI 编码
为了帮助企业和开发者更好使用通义灵码,阿里云上线了“AI Clouder 认证课程--基于通义灵码实现高效 AI 编码”。本课程汇聚了后端、前端、算法领域 5 名实战派专家,带你体验 4 大研发场景实践,上手 3 大实操演练,深度掌握智能编码助手通义灵码,实现全栈 AI 编码技能跃升。
|
24天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
AI赋能大学计划·大模型技术与应用实战学生训练营——吉林大学站圆满结营
10月30日,由中国软件行业校园招聘与实习公共服务平台携手魔搭社区共同举办的AI赋能大学计划·大模型技术与产业趋势高校行AIGC项目实战营·吉林大学站圆满结营。
|
27天前
|
安全 搜索推荐 机器学习/深度学习
AI赋能教育:深度学习在个性化学习系统中的应用
【10月更文挑战第26天】在人工智能的推动下,个性化学习系统逐渐成为教育领域的重要趋势。深度学习作为AI的核心技术,在构建个性化学习系统中发挥关键作用。本文探讨了深度学习在个性化推荐系统、智能辅导系统和学习行为分析中的应用,并提供了代码示例,展示了如何使用Keras构建模型预测学生对课程的兴趣。尽管面临数据隐私和模型可解释性等挑战,深度学习仍有望为教育带来更个性化和高效的学习体验。
69 0
|
27天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 人工智能
AI在医疗:深度学习在医学影像诊断中的最新进展
【10月更文挑战第26天】近年来,深度学习技术在医学影像诊断中的应用日益广泛,通过训练大量医学影像数据,实现对疾病的准确诊断。例如,卷积神经网络(CNN)已成功用于识别肺癌、乳腺癌等疾病。深度学习不仅提高了诊断准确性,还缩短了诊断时间,提升了患者体验。然而,数据隐私、数据共享和算法透明性等问题仍需解决。未来,AI将在医学影像诊断中发挥更大作用,成为医生的得力助手。
76 0
|
2月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 数据可视化
深度学习之可解释人工智能(Explainable AI,XAI)
可解释人工智能(XAI)是一个旨在使AI决策过程透明和可理解的研究领域。随着AI和机器学习技术在多个行业中的应用变得越来越广泛,其决策过程的透明度和可解释性变得极其重要。
69 0
|
3月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
探索AI的未来:深度学习与自然语言处理的融合
【9月更文挑战第22天】本文旨在探讨AI技术中深度学习与自然语言处理的结合,以及它们如何共同推动未来技术的发展。我们将通过实例和代码示例,深入理解这两种技术如何相互作用,以及它们如何影响我们的生活和工作。
51 4