# myd-DeepLearning-PKUCourse

**Repository Path**: akexstar/myd-DeepLearning-PKUCourse

## Basic Information

- **Project Name**: myd-DeepLearning-PKUCourse
- **Description**: 穆亚东-深度学习：算法与应用
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2023-06-02
- **Last Updated**: 2023-08-09

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# myd-DeepLearning-PKUCourse

## 课程信息 Course INFO
- 课程编号：08408005
- 课程名称：深度学习：算法与应用
- 英文名称：DeepLearning:Algorithms and Applications
- 授课教师：穆亚东（myd@pku.edu.cn）
- 授课对象：研究生
- 助教：沈天一（21硕）、刘瀚文（22博）、谭镇涛（21硕）
- 时间地点：1-16周周二10-12节三教407

## 选课须知
- 哪些同学应该选修这门课程
  - 已经学过部分先修课程（数学分析，线性代数，概率统计，数值
优化、程序设计基础、机器学习等）
  - 希望接触和了解深度学习领域最新的进展
（如果希望在本课程拿到高分）探索深度学习在某个前沿课题的理论和应用
- 哪些同学应该慎重选修这门课程
  - 缺少基本的机器学习基础
  - 编程能力严重不足
  - 太忙的同学

## 课堂形式和答疑
- 16周，共15次课
- 教师讲授11次左右，外部报告和课程大作业展示各2次课。根据情况会略有调整
- 学期中会提供固定时间的office hour
- 课程材料和通知主要通过微信群

## 考核方式
- 综述论文（对任一研究课题的简短的综述性文档，限深度学习相关）：25%
- 课堂作业（2次）：25%
- 课程大作业（1-2人分组，包括效果展示、研究报告、源代码、课堂报告和问答）：50%
- 课程大作业的衡量标准：技术难题、选题新颖程度、有GPU和无GPU，从头实现和基于开源等