重磅|继吴恩达后，亚马逊AI主任科学家李沐上线“动手学深度学习”中文课程，全部免费！
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此姻花弥散
2020-07-09 13:01:35
亚马逊AI主任科学家李沐开设的《动手学深度学习》课程，是一门以交互式代码实现为核心，结合理论讲解的免费中文深度学习课程，适合希望从零掌握深度学习并具备实操能力的开发者学习。 以下为详细介绍：
课程背景与核心特色- 背景：李沐作为MXNet作者及亚马逊AI主任科学家，基于自身学习经验（需通过代码实现才能真正掌握模型）及行业需求（深度学习领域动手能力为核心竞争力），联合团队开发了该课程。
- 核心特色：
交互式学习：使用Jupyter notebook统一文档、代码、公式和图形，支持实时编辑运行。
全中文教学：教材、直播、论坛均采用中文，降低非英语母语者学习门槛。
实操导向：通过解读代码、调参和跑实验学习模型，而非仅依赖幻灯片讲解。
完整学习闭环：提供直播教学、练习题、交流论坛，并鼓励学员参与课程改进（GitHub协作）。
- 目标：帮助学员从入门到掌握前沿算法，既能理解细节，又能调优参数，胜任竞赛与产品开发。
- 内容组织：
模块化教程：每个教程围绕1-2个新概念展开，提供真实数据样例，支持编辑运行的Jupyter notebook形式。
章节结构（0.1版）：
预备知识：涵盖环境配置、基础工具（Python、Jupyter、MXNet）使用。
监督学习：线性回归、分类、梯度下降等基础算法。
神经网络：多层感知机、激活函数、正则化等核心组件。
- 共同点：均旨在普及深度学习，免费开放资源。
- 差异点：
教学方式：李沐课程强调代码实现与实验调试，吴恩达课程以理论讲解为主。
语言支持：李沐课程全中文，吴恩达课程免费版仅提供英文视频。
互动性：李沐课程提供练习题、论坛和GitHub协作，吴恩达免费版功能相对有限。
- 初学者：希望从零构建深度学习知识体系，偏好中文教学者。
- 实操派：通过动手实现模型理解原理，而非仅阅读论文或观看视频。
- 进阶者：希望参与开源项目协作，提升工程能力的开发者。
- 安装指南：提供Python、Jupyter、MXNet等工具的详细安装教程。
- 直播安排：每周六上午10点斗鱼直播（首次直播时间为9月9日）。
- 社区交流：中文论坛discuss.gluon.ai支持问题讨论与经验分享。
- 课程地址：http://zh.gluon.ai/index.html
- 行业痛点：传统文档缺乏实操引导，学员难以通过阅读论文或报告真正掌握模型。
- 个人经验：李沐自身通过实现模型、调参实验巩固知识，认为动手能力是深度学习领域的核心竞争力。
- 目标愿景：降低学习门槛，帮助更多人快速参与深度学习热潮，推动技术普及。
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