伯克利2019三月份开设了《全栈深度学习训练营》课程,由伯克利Pieter Abbeel, Sergey Karayev, Josh Tobin等教授讲解,专门为熟悉深度学习基础的开发人员提供的实践训练,学术工业界硬货,包含15次课程,非常值得学习。

课程地址:
https://fullstackdeeplearning.com/march2019

训练模型只是深度学习项目的一部分。在本课程中,我们教授全栈生产深度学习:

  • 确定问题并估算项目成本
  • 查找、清理、标记和扩充数据
  • 选择正确的框架和计算基础设设施
  • 进行故障排除培训,确保重现性
  • 按规模部署模型

课件下载链接:
https://pan.baidu.com/s/1RiAulskhT9SOfw58uzn2-g
提取码: nnya

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“机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让 可以自动“ 学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与统计推断学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。很多 推论问题属于 无程序可循难度,所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。” ——中文维基百科

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