当“深度学习”遇上PyTorch

本课程将主要介绍什么是深度学习，它的基本原理，应用范围，最后还将介绍最新的深度学习框架PyTorch的使用方法。(课时:110 分钟)

讲师:   张江
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课程资料

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课程背景

当Deep Learning遇上PyTorch，一切都会变得简单而深刻！深度学习（Deep Learning）作为当今人工智能最关键的技术，不仅在图像识别、图像生成、自然语言处理等领域大显身手，更是AlphaGo、自动驾驶等黑科技的核心。PyTorch则是一款刚刚推出，广受欢迎的深度学习开源框架，非常适合新手快速入门。我们的课程就从PyTorch开始。

课程目的

学完本课程，你能做到

  • 了解人工智能及深度学习的发展历程

  • 熟悉深度学习的网络架构和训练方法

  • 了解最前沿的深度学习框架PyTorch

  • 熟悉PyTorch的使用方法，基本元素

  • 了解如何使用PyTorch进行图片风格迁移

课程详情

本课程的内容包括：

  • 深度学习简介

    • 深度学习简史

    • 深度学习系统的网络架构

    • 深度网络的训练方法

  • PyTorch

    • PyTorch简介

    • PyTorch中的张量及其运算

    • PyTorch中的自动微分运算

    • 用PyTorch实现线性回归

    • 用PyTorch实现风格迁移

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讲师介绍
张江

北京师范大学系统科学学院教授，博士生导师，集智俱乐部、集智AI学园创始人，集智科学家，阿里研究院、腾讯研究院、网络智库专家，人工智能研究者与布道者。主要讲授课程：人工智能、复杂性思维、计算机建模与模拟、Matlab基础及其应用。主要从事的研究领域包括：复杂系统建模、计算社会科学等。曾发表学术论文数十篇，访问过圣塔菲研究所、密西根复杂系统中心等知名国外大学。曾带领集智俱乐部写作、出版书籍：《科学的极致——漫谈人工智能》，《走近2050——注意力、互联网与人工智能》。