## 01-课程安排

### 本节目录

- [1. 课程目标](#1-课程目标)
- [2. 内容](#2-内容)
- [3. 学到什么](#3-学到什么)
- [4. 基本要求](#4-基本要求)
- [5. 课程资源](#5-课程资源)
- [6. 总结](#6-总结)

### 1. 课程目标

- 介绍深度学习经典和最新模型
  - LeNet, ResNet, LSTM, BERT, ...
- 机器学习基础
  - 损失函数、目标函数、过拟合、优化
- 实践
  - 使用Pytorch实现介绍的知识点
  - 在真实数据上体验算法效果

### 2. 内容

> 深度学习基础：线性神经网络，多层感知机
>
> 卷积神经网络：LeNet, AlexNet, VGG, Inception, ResNet
>
> 循环神经网络：RNN，GRU，LSTM，seq2seq
>
> 注意力机制：Attention， Transformer
>
> 优化算法：SGD，Momentum，Adam
>
> 高性能计算：并行，多GPU，分布式
>
> 计算机视觉：目标检测，语义分割
>
> 自然语言处理：词嵌入，BERT

### 3. 学到什么

- What：深度学习有哪些技术，以及哪些技术可以帮你解决问题
- How：如何实现（产品 or paper）和调参（精度or速度）
- Why：背后的原因（直觉、数学）

### 4. 基本要求

- **AI相关从业人员**（产品经理等）：掌握What，知道名词，能干什么
- **数据科学家、工程师**：掌握What、How，手要快，能出活
- **研究员、学生**：掌握What、How、Why，除了知道有什么和怎么做，还要知道为什么，思考背后的原因，做出新的突破

### 5. 课程资源

- 课程主页：[https://courses.d2l.ai/zh-v2/](https://courses.d2l.ai/zh-v2/)
- 教材：[https://zh-v2.d2l.ai/](https://zh-v2.d2l.ai/)
- 课程论坛讨论：[https://discuss.d2l.ai/c/chinese-version/16](https://discuss.d2l.ai/c/chinese-version/16)
- Pytorch论坛：[https://discuss.pytorch.org/](https://discuss.pytorch.org/)
- b站视频合集：[https://space.bilibili.com/1567748478/channel/seriesdetail?sid=358497](

### 6. 总结
- 课程目标、内容和要求
- 相关课程资源链接