學習 PyTorch 深度學習，可能 5 天就夠了。
法國深度學習研究者 Marc Lelarge 出品的這套名為《Hands-on tour to deep learning with PyTorch（親身體驗 PyTorch 的深度學習之旅）》的課程，就是讓你在 5 天之內，迅速理解深度學習，並學會應用開源的深度學習項目。
這套課程不僅介紹了深度學習相關的理論基礎，還結合了大量實踐內容，分類、GAN、詞嵌入等實例都包含在內，還有代碼和 Colab，非常方便實用。
甚至，為了防止你看不下去，這套教程還富含表情包，可以說友好度非常高了。
學完之後，你就可以快速的理解神經網絡，之後看到別人分享的各種新項目、新資源，你就都可以利用到自己的項目中了。
五天分別學什麼
想要 5 天就能學會 PyTorch 深度學習，究竟都學些什麼呢？
課程表↓
第一天#
非常入門級的深度學習介紹，看起來對新手很友好：
用 CNN 分辨貓和狗，自帶 Colab：
然後了解一下 PyTorch 是啥。
第二天#
知道了深度學習和 PyTorch 分別是啥，下面就可以繼續深入到一些更為複雜的概念裡了。
首先，撿起你的數學知識，邏輯回歸、卷積之類的都要知道。
對 PyTorch 的各種模塊也要有所了解：
嵌入、變分自動編碼器這類內容都可以開始學了。
第三天#
現在，可以學習深入一點的理論了，貝葉斯方法、反向傳播都在今天的課程裡。
為了防止學的太疲憊，PPT 裡甚至還有表情包：
另外，還能通過實例來了解 GAN 了：
第四天#
恭喜你，可以開始學習 RNN 了，另外，除了前面的 GAN，NLP 的內容也可以涉足了。
比如，用 word2vec 做詞嵌入：
一樣有代碼有 Colab 版本。
第五天#
最後一天是升華了，連神經網絡黑箱性這種嚴肅的問題都開始討論了。
另外，還有類激活圖、對抗性研究這方面的內容，同樣，有代碼和示例，有興趣的同學可以繼續研究下去。
法國博士的 dataflowr 課程
最後，其實這套 5 天的 PyTorch 深度學習課程是一個名為 dataflowr 的系列課程的一部分。
dataflowr 的核心作者 Marc Lelarge 是法國數字科學研究所的一位研究員，巴黎綜合理工學院應用數學博士，同時也是該校的兼職教授，最近一直在教深度學習課程。
受到 fast.ai 的啟發，他開發了 dataflowr，走實用性深度學習路線，還給自己的課程命名叫 “faster.ai”，仿佛什麼課都能在五天內學完。
因而，dataflowr 中的課程都相對簡單易上手，不會有特別高級、複雜的 API。
除了 Lelarge 之外，這套課程還有 7 位老師：
就職於 Valeo.ai 的研究科學家 Andrei Bursuc；
Facebook AI 研究院的 Alexandre Défossez、Timothée Lacroix、Pierre Stock、Alexandre Sablayrolles；
法國數字科學研究所機器學習博士 Nicolas Prost；
Snips 的 AI 科學家 Stéphane d’Ascoli。
雖然主創團隊都是法國人，但是別擔心，課程並非法語講述～
傳送門#
課程：
https://mlelarge.github.io/dataflowr-web/cea_edf_inria.html
dataflowr：
https://mlelarge.github.io/dataflowr-web/