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Full Stack Deep Learning 是一个线上学习社区,汇集了来自加州大学伯克利分校、华盛顿大学和世界各地的数千名学习者,一起学习机器学习产品构建的最佳实践。社区理念是『Building an ML-powered product is much more than just training a model.』——相较于训练模型,构建一个基于机器学习的产品更有意义。
因此 UC Berkeley 开放了这门全栈深度学习训练营课程(代码 FSDL),以实战为主,讲解了不同场景下应用深度学习解决问题的工具、过程和方法:从问题理解,方法选择、数据管理、选择 GPU 到 Web 部署、监控和再训练。
FSDL 课程包含了典型的自然语言处理与计算机视觉中,对文本和图像的处理建模方法,也包括AI应用生态的其他工序与操作,比如数据标注与管理、模型测试、模型部署等。完整的课程学习可以帮助我们了解 AI 解决问题的全链条技能,更好地把控AI落地应用的能力。
课程官网发布了课程主题,ShowMeAI 对其进行了翻译。
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ShowMeAI 对课程资料进行了梳理,整理成这份完备且清晰的资料包:
- 📚 课件。PDF文件。覆盖Lecture 1~13的全部章节。
- 📚 代码。.ip文件。覆盖Lab 1~10的全部内容
- 📚 笔记。PDF文件。课程学习的辅助资料,图文并茂,细节丰富。
【双语字幕+资料下载】伯克利FSDL | 全栈深度学习训练营(2021最新·完整版)
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作者:ShowMeAI内容团队
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