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課程介紹
深度學習是一個專門研究發現和提取大型非結構化資料集中復雜結構的領域，用于對多層人工神經網路進行引數化，由于深度學習推動了許多研究和應用領域的最新發展，它已成為現代技術不可或缺的部分，
STAT453 課程的重點是通過將人工神經網路與統計學中的相關概念（如廣義線性模型和最大似然估計）聯系起來，深入理解人工神經網路，除了涵蓋預測建模的深度學習模型外，本課程的后一部分將側重于深度生成模型和基于隨機變分推理的模型，這允許學習定向概率模型，
除了在數學和概念層面上涵蓋和解釋深度學習和生成模型外，本課程還強調深度學習的實踐方面，Python科學計算開放原始碼生態系統的開放原始碼庫將用于為學生提供實踐經驗，以實作深層神經網路，完成有監督的學習任務，并將生成模型應用于資料集合成，
課程學習結束后，學生能夠掌握各類深度學習演算法原理及其優缺點，深入理解深度學習和生成模型——這是當前預測建模最先進的方法，并掌握使用Python編程來解決現實問題的能力，課程對于構建深度學習知識儲備與實戰能力有很大幫助，
本門課程學習建議具有微積分和線性代數背景，強烈建議學生熟悉基本編程并已完成入門編程課程，
課程講師 Sebastian Raschka 是威斯康辛大學麥迪遜分校統計學助理教授，專注于機器學習和深度學習研究，包括深度學習方法的開發和對計算機視覺和計算生物學的應用，初版了多門機器學習相關著作，
課程主題
STAT453 是威斯康星大學的深度學習和生成模型課程，從機器學習與深度學習的基礎知識開始，給大家系統講解了深度學習及其在視覺與文本資料中的典型模型與各種應用，并以 PyTorch 為主 AI 框架進行了實戰代碼講解，課程官網發布了課程主題，ShowMeAI 對其進行了翻譯，
- The History of Neural Networks and Deep Learning（深度學習簡史）
- Single-layer Neural Networks（感知器講座）
- Linear Algebra for Deep Learning（深度學習的線性代數）
- Fitting Neurons with Gradient Descent（梯度下降）
- Automatic Differentiation with PyTorch（PyTorch 中的自動微分）
- Logistic Regression and Multi-class Classification（邏輯回歸）
- Multilayer Perceptrons（多層感知器）
- Regularization（神經網路的正則化方法）
- Feature Normalization and Weight Initialization（輸入歸一化和權重初始化）
- Common Optimization Algorithms（改進基于梯度下降的優化）
- Convolutional Neural Networks（卷積神經網路）
- Recurrent Neural Networks（回圈神經網路）
- Autoencoders（自編碼器）
- Generative Adversarial Networks (GAN)（生成對抗網路簡介）
課程資料 | 下載
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ShowMeAI 對課程資料進行了梳理，整理成這份完備且清晰的資料包：
- ?? 課件&代碼，PDF檔案、資料檔案和.ipynb檔案，（說明：課件Lecture編號至16，已是全部資料）
- ?? 作業，資料檔案和.ipynb檔案，覆寫Homework 1~3，
- ?? 拓展閱讀資料，Python、PyTorch的安裝和學習常見問題，
課程視頻 | B站
?? B站 | 【雙語字幕+資料下載】威斯康星 STAT453 | 深度學習和生成模型導論(2021最新·完整版)
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作者：ShowMeAI內容團隊
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標籤：Python
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