CMU11-785
- 难度
- 中阶
- 形式
- 大学课程
- 语言
- 英文
- 规模
- 29 个课节
- 内容费用
- 免费
- 动手
- 需要动手环境
使用限制
课表公开;作业环境需要课程权限,部分课件链接受限。
- 练习与作业
- 作业环境需要课程权限(仅限选课学生)
第一次学这门课?先完成学前准备,把课程目录搭好。
每节课这样学
- 发提示词把下面的每课提示词发给 AI Agent,它会准备这一课的练习文件。
- 学官方课节打开对应课节学习,按提示从第一道练习做起;它不会替你写答案。
- 记进度学完让 AI Agent 在 progress.md 勾选,并把疑问整理到 questions.md。
每课提示词 · 每次学习前用
继续学习「CMU 11-785:Introduction to Deep Learning(2026 秋)」。课程目录是 cmu-11785-fall2026/(不知道完整路径就先问我)。 1. 读 progress.md,找到下一课;如果我指定了第几课,就准备那一课。 2. 打开这一课的官方页面和本地讲义,列出本课练习要用的工具、文件和样例数据。缺少的先告诉我,等我同意再安装或下载。 3. 在 lessons/ 对应的课节文件夹里准备好练习:exercises/ 里给每道题建一个文件,写上题号和题目原文链接,不写答案;已有文件保留,样例数据放到 data/。拿不到官方题目或起始代码时记录限制,不编造替代品。 4. 按 README 运行开课时生成的自检脚本或在线检查清单,并检查本课新增工具能否正常使用。 5. 告诉我:本课先读哪几节、从哪道练习开始、大约需要多久。我学完后,帮我在 progress.md 勾选并把问题整理到 questions.md。 边界: - 需要管理员权限、会产生费用或需要填写密钥的操作,先告诉我原因,等我同意。密钥由我在本机配置,不发到聊天,不写进笔记或版本库;原项目需要 .env 时确认已被 Git 忽略。 - 不替我写练习或作业答案,也不替我提交。我卡住时只给提示;我明确要求时才给解答。 - 只下载许可允许个人保存的材料;其余只放链接。不把未运行的命令说成成功。
课节共 29 节 · 官方顺序
- 01Lecture 0: Course Logistics Learning Objectives Grading Deadlines
- 02Lecture 1: Introduction
- 03Lecture 2: Neural Nets As Universal Approximators
- 04Lecture 3: Training Part I The Problem of Learning Empirical Risk Minimization
- 05Lecture 4: Training Part II Gradient Descent Training the Network
- 06Lecture 5: Training Part III Backpropagation Calculus of Backpropagation
- 07Lecture 6: Training Part IV Convergence issues Loss Surfaces Momentum
- 08Lecture 7: Training Part V Optimization Batch Size, SGD, Mini-batch, Second-order Methods
- 09Lecture 8: Training Part VI Optimizers and Regularizers Choosing a Divergence (Loss) Function Batch Normalization Dropout
- 10Lecture 9: Convolutional Neural Networks (CNNs) I
- 11Lecture 10: CNNs II
- 12Lecture 11: CNNs III
展开其余 17 节
- 13Lecture 12: CNNs IV
- 14Lecture 13: Recurrent Neural Networks (RNNs) I
- 15Lecture 14: RNNs II
- 16Lecture 15: Sequence to Sequence Models Connectionist Temporal Classification (CTC)
- 17Lecture 16: Connectionist Temporal Classification Blanks Beam Search
- 18Lecture 17: Language Models Translation
- 19Lecture 18: Attention Models Transformers
- 20Lecture 19: Transformers and Newer Architectures
- 21Lecture 20: Large Language Models
- 22Lecture 21: Representation and Autoencoders
- 23Lecture 22: Variational Auto Encoders
- 24Lecture 23: Normalizing Flows and Diffusion
- 25Lecture 24: Generative Adversarial Networks
- 26Lecture 25: Graph Neural Networks
- 27Lecture 26: Hopfield Networks
- 28Lecture 27: Boltzmann Machines
- 29Lecture 28: Homework 1-4 Debrief and Deployment
来源与使用须知
- 原始资源
- CMU 11-785 收录版本:2026 秋
- 收录时间
- 本站首次收录 2026-10-10
版权与转载
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