機器之心整理
參與：李亞洲、路
這是一門五天入門深度學習的實戰課程
想入門深度學習的小夥伴有福了！dataflowr 最近推出了一門五天初步掌握深度學習的實戰教程（實戰使用 PyTorch 框架），有知識點有實例有代碼，值得一看。該課程的創建和維護者是法國國立計算機及自動化研究院（INRIA）的研究員 Marc Lelarge。
課程地址：https://mlelarge.github.io/dataflowr-web/cea_edf_inria.html代碼地址：https://github.com/mlelarge/dataflowr該課程的教學目標是學習者能夠了解：
何時何地應該使用深度學習深度學習的工作原理深度學習前沿研究此外，該課程還希望學習者能夠自己動手做深度學習項目。
這門實戰課程要求學習者積極參與，親自動手實踐，其使用的深度學習框架為 PyTorch。
課程目錄
第一天：
（PPT）課程簡介；（代碼）示例 1：在 Colab 上創建VGG模型參加 Kaggle 貓狗識別競賽；（代碼）用 Autograd 做回歸：PyTorch 簡介。第二天：
（PPT）線性/logistic 回歸、分類和 Pytorch 模塊；（代碼）理解卷積，創建首個數字識別神經網絡；（PPT）嵌入和數據加載器（DataLoader）；（代碼）協作過濾算法：矩陣因子分解和推薦系統；（PPT）變分自編碼器；（代碼）自編碼器和變分自編碼器。第三天：
（PPT）用於真實世界場景的深度學習；（代碼）Softmax 溫度、混合密度網絡、通過反向傳播的貝葉斯；（PPT）生成對抗網絡；（代碼）條件 GAN 和 InfoGAN第四天：
循環神經網絡：PPT 及相關代碼；（代碼）char-RNN 的 PyTorch 教程；（代碼）Word2vec；（代碼）試玩詞嵌入；了解結構化自注意句子嵌入的論文和代碼，從而掌握 Glove NLP 小項目。第五天：
（PPT）打開 AI 黑箱；（代碼）類激活圖（CAM）；（代碼）對抗樣本；圖神經網絡。
希望對讀者有所幫助。