悉尼大學COMP5329本課程提供深度機器學習從介紹開始，深度學習已迅速成為各種應用中最成功和廣泛使用的技術之一。參加本課程的學生將接觸到機器學習的前沿研究，從理論、模型和算法開始，到深度學習的實施和最新進展。具體主題包括：深度神經網絡的經典架構、訓練深度神經網絡的優化技術、深度學習的理論理解以及深度學習在計算機視覺中的各種應用。

詳細入學規則學習成果完成本單元后，您應該能夠：

LO1。展示廣泛的深度學習應用知識，例如圖像分類、對象檢測、圖像分割和人臉識別

LO2。使用深度學習軟件創建深度學習原型

LO3。評估深度學習算法

LO4。展示深度神經網絡設計和評估的主要方法的知識，以及每種方法的相對優勢和劣勢，以及它們最合適的用途

LO5。將應用程序問題建模為深度學習問題

LO6。應用和定制已知的深度學習算法來解決新的難題

LO7。介紹深度學習原型的設計和評估，定義需求，描述設計過程和評估。

單元大綱

對于 1000 級和 5000 級單元，單元大綱將在開課第一天前兩周提供，對于所有其他單元，單元大綱將在開課第一天前一周提供。