• 深度学习在计算机视觉与自然语言中的典型任务
• 使用PyTorch动手实现模型算法中的核心细节
• 4次课程竞赛，带你实践掌握实际问题解决之道

李沐，AWS 资深首席科学家、美国卡内基梅隆大学计算机科学博士。著有 IT 畅销书《动手学深度学习》。他曾任加州大学伯克利分校访问助理教授、创业公司 Marianas Labs 的 CTO 和百度深度学习研究院的主任研发架构师。

他的研究关注分布式系统和 机器学习算法。他在数个领域的顶级学术会议 发表过论文，包括理论 (FOCS)、机器学习 (ICML，NIPS)、应用 (CVPR，KDD) 和操作系统 (OSDI)。

不论是在学术突破还是在工业应用， 深度学习是人工智能在近十年里进展最为迅速的领域。然而，深度学习模型复杂、参数繁多、而且新模型层出不穷，这给学习带来了难度。

本课程将从零开始教授深度学习，同学们只需要有基础的Python编程和数学基础。我们将覆盖四大类模型：多层感知机、卷积神经网络、循环神经网络、和注意力机制。在此之上，我们将介绍深度学习中的两大应用领域—计算机视觉和自然语言处理—中的典型任务。

本课程的一大特点是不仅讲述模型算法，同时会将每一处细节都讲述如何用PyTorch进行实现，这样你就可以在真实数据上获得第一手经验。

• 有基础的Python编程和数学基础
• 最好对机器学习或深度学习有一定的了解