Berkeley全栈深度学习训练营-学习资料

Berkeley全栈深度学习训练营课程，内容覆盖CNN、RNN、迁移学习、Transformer、网络调试、数据管理、测试、持续集成、监控模型、部署模型等

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。

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 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

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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

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！

本门课程，ShowMeAI 将部分章节进行了切分，按照主题形成更短小的视频片段，便于按照标题进行更快速的检索。切分后的视频清单列写在这里：

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