Python与深度学习基础(熊志伟, 张越一, 郑歆慰, 程栋梁) 2019春  课程号:21090101
2019春  课程号:21090101
9.5(2人评价)
  • 课程难度:中等
  • 作业多少:很少
  • 给分好坏:超好
  • 收获大小:一般
选课类别:计划 教学类型:理论课
课程类别:自由选修课程 开课单位:信息科学技术学院
课程层次:自由选修 学分:2
课程主页:暂无(如果你知道,劳烦告诉我们!)
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Sqrti 2019春

我竟然是第一个hhh

先说上课内容

  • 这门课前面四节课是由张越一老师讲python入门,差不多是前两节在讲python的基本语法,三四节在讲网络和图形化的一些内容。老师讲的非常通俗易懂,ppt是提纲,老师会用jupyter来演示,上课认真听收获还是很大的。P.S.张老师是一个很有趣的人,当时他走进教室,我以为是学生。。。虽然这是他第一次讲课,但讲的灰常棒!给老师打call。期待老师之后的课。
  • 后面程老师讲了一些机器学习和深度学习的基本内容。比如loss function等等,还有一些基本网络比如cnn,gan,迁移学习。程老师上课逻辑很清晰,听着很享受。
  • 郑老师讲了docker和pytorch。很有用,但属于介绍的,想要会用还是要去看看官方指导。
  • 熊老师讲了一次神经网络的知识,结点,学习率,反向传播,梯度下降等等。另一次emmm我不太记得了。。。
  • 中间还有一次是傅雪阳老师讲的CV的一些知识,风格迁移,马赛克清除,雨迹清除等,然后我就被拉入CV的坑了。
  • 反正我之前都是听说的这些,之前一直觉得深度学习东西太多不知道怎么下手,这门课差不多带着我走了一遍,也让我知道了一些基本原理。
  • 课件链接https://github.com/SqrtiZhang/USTC/tree/master/Spring.2019/Python%26DeepLearning,不过中间缺了几次。。

 

然后是作业

  • 我是非英才班的,所以一共是两次作业,英才班的有三次。
  • 第一次是张老师讲完python布置的一个网络API+图形化的实验,单人。很多人做的天气预报(包括我),图片识别,作文素材等等。这个可以在助教的ppt里找到大家做的。然后图形化做的好看点应该分会高点(我感觉我总评4.3就是第一次作业的界面做的好看)。
  • 第二次就真正接触DL了,最多五人一组。我们组做的是迁移学习识别动漫人物(期末答辩的时候被老师说算法自己设计的有点少),主要参考TF的教程做的。此处膜拜tky手动标记了7000+组数据。感谢大佬队友的大腿~
  • 总体感受就是,要求非常明确,自己能学到很多东西。然后有问题也可以直接问助教,助教都超级nice。
  • 作业报告一定要认真写,报告占分很大。第二次作业的汇报占分也很大。(具体可以参考上面的链接)

 

总体就是,超级建议想入门的同学选,而且给分应该是超级好的。(因为我只知道自己的分,不知道总体分布怎么样)

对有一定基础的人可能会觉得有点简单。

 

2019-07-26 20:05 5 0
Chaf 2019春

因为之前就有Python基础了,所以感觉这课还是蛮轻松的,第一个大作业改了之前自学练手的wechat bot,英才班加一个爬虫,也不难(难的地方都可以百度谷歌解决),期末写一个DL的项目,通常就是巨佬建网、大佬改网、普通人凑网跑数据吧,给分很好,同组的人似乎都是4.3

2019-07-31 10:30 1 1
Sylvester博神属于巨佬中的大佬. 2019-07-31 15:25

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