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

关键词标签: Berkeley, CNN, RNN, 迁移学习, Transformer, 神经网络调试, 数据管理, 测试, 持续集成, 监控模型, 部署模型
FSDL; Full Stack Deep Learning; 全栈深度学习训练营
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Full Stack Deep Learning
全栈深度学习训练营
University of California, Berkeley
伯克利(加利福尼亚大学伯克利分校)
FSDL
⭐⭐⭐⭐⭐


课程介绍

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

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。


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

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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

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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:

课时编号 课时内容
第1讲 深度学习基础
实验1 设置和介绍
实验2 CNN 和数据实验
第2A讲 卷积神经网络
第2B讲 计算机视觉应用
第3讲 循环神经网络
实验3 RNN
第4讲 迁移学习和 Transformer
实验4 Transformers应用
第5讲 机器学习项目
第6讲 基础设置和工具
实验5 实验管理
第7讲 深度神经网络调试与故障处理
第8讲 数据管理
第9讲 伦理
实验6 数据标记
实验7 段落识别
第10A讲 机器学习测试
第10B讲 机器学习可解释性
实验8 测试与持续集成
第11A讲 部署 ML 模型
第11B讲 监控 ML 模型
第12讲 研究方向
实验9 Web 部署
第13讲 机器学习团队


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FSDL; Full Stack Deep Learning; 全栈深度学习训练营
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本文作者 韩信子
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