Materi Kuliah Deep Learning


Kemaren ada temen yang share materi kuliah Deep Learning di grup. Materi ini adalah materi kuliahnya UC Berkeley, dosennya Alexander Smola dan Mu Li. Materinya cukup lengkap mulai dari dasar Deep Learning, multilayer perceptron, backpropagation, automatic differentiation, dan stochastic gradient descent. Kemudian ada juga materi convolutional networks untuk image processing,mulai dari arsitektur LeNet, ResNet dan model yang lebih canggih.

Kemudian dibahas juga tentang sequence models dan recurrent networks, seperti LSTMs, GRU, dan mekanisme attention. Untuk implementasinya dibahas juga tentang optimasi, dan scalability, misalnya dengan banyak GPUs dan banyak mesin. Referensi utama kuliah ini adalah buku  Dive into Deep Learning .

Materi kuliahnya bisa dilihat disini:

https://courses.d2l.ai/berkeley-stat-157/syllabus.html

Semoga bermanfaat!


Satu tanggapan untuk “Materi Kuliah Deep Learning”

Silahkan tuliskan tanggapan, kritik maupun saran