Yann LeCun主讲的纽约大学深度学习2021春季新版课程已全部上线上海交大招生办解读最新高招
Yann LeCun在纽约大学数据科学中心主讲的《深度学习》课程已经全程上线，且免费供大家观看。2020年春季，Yann LeCun与Alfredo Canziani一起教授了第一期课程，这门课程持续了15周。现在，2021年的春季课程也已经上线！自发布后，该课程获得了网友的一致好评。
这门课由纽约大学教授Yann LeCun执教，他是被誉为“卷积网络之父”的AI和机器学习领域的研究者，也是Meta首席人工智能科学家。此外，他的助手Alfredo Canziani也是一个深度学习研究科学家。在本期开设的14周课程中，学生不仅可以通过YouTube视频、幻灯片和Jupyter笔记本进行学习，还能直接通过Reddit和Discord平台与讲师交流。
学期前半部分涵盖了3个主题：历史、反向传播和梯度下降参数共享，以及循环和卷积网络。而每个主题之后都附有练习。下半学期的幻灯片也有所调整。Yann LeCun表示虽然去年的材料仍然可用，但今年将提供新的资料库。
此次新版《深度学习》课程包含监督和无监督深度学习、嵌入方法、度量学习、卷积和循环网络以及在计算机视觉、自然语言理解和语音识别中的应用等内容。不过，在参加此课程之前，学生们需要对DS-GA 1001数据科学入门或研究生级别的机器学习有一定的了解。
相关链接：https://cds.nyu.edu/deep-learning/
值得注意的是，此次新版课题目包括：参数共享、本质模型（基础）、本质模型（进阶）、关联记忆图谱控制优化等，并探讨视觉SSL低资源机器翻译Lagrangian逆向思维最终项目问答等话题。此外，本次开设英法两种语言版本讲义，并已完成所有视频录制。
相比于去年的内容，有些修改包括第一周引用的内容第二周动机解释第三周增加螺旋分类第四五周保持一致第六七八九周有所调整。但也有未变部分如第十三十四周期间内容在YouTube视频中展示。此外，有多种英文资源可供下载，如GitHub页面pytorch-Deep-Learning pytorch-Deep-Learning/Atcold NYU-DLSP20主要版本Purdue-DLFL16 torch-Video-Tutorials
