第10期Datawhale组队学习计划马上就要开始啦！
这次学习动手学深度学习PyTorch版，采用线上视频学习，最后需要学员组队完成课程作业任务。
大家可以根据我们的开源内容进行自学，也可以加入我们的组队学习一起来学。
举办：伯禹教育 、Datawhale、和鲸科技
特别支持：亚马逊AWS
集训营时间：
开营仪式：2月11日 14：00 -15：30
课程学习时间：2月11日-24日
代码作业时间：2月25日-27日
结营与颁奖仪式：2月29日 14：00-16：00
定位人群：有编程语言基础知识，希望学习深度学习方向学者
时间安排：19天，每天平均花费时间3小时-5小时不等，根据个人学习接受能力强弱有所浮动
教辅人员：杨冰楠、肖然、李碧涵、谢文昕、鲁力、苏鹏、王程伟、张文涛、Jepson、安晟、詹好、张帆、路建飞、李威、蒋志强、任乔牧、张强、么广忠、张晓东、李玲、李文乐、车弘书、杨开漠、马晶敏、杨煜、金娟娟、高立业、宋益东、伊雪、叶梁、高永伟、孙涛、张丰、艾春晖、苏静静、张峰、杨昱文、孙超、张雨、赵楠、张子豪
Part1 2月11日 14：00 -15：30
- 开营介绍&组队（1天）
Part2 （视频学习）2月11日-24日
- Task01：线性回归；Softmax与分类模型、多层感知机（1天）
- Task02：过拟合、欠拟合及其解决方案；梯度消失、梯度爆炸、梯度偏移；卷积神经网络基础（1天）
- Task03：LeNet；卷积神经网络进阶；批量归一化和残差网络（1天）
- Task04：文本预处理；语言模型；循环神经网络基础（1天）
- 第一次讲座（1天）
- Task05：循环神经网络进阶；机器翻译及相关技术；注意力机制与Seq2seq模型（1天）
- Task06：Transformer、凸优化；梯度下降（1天）
- Task07：优化算法进阶；数据增强；模型微调（1天）
- Task08：目标检测基础；目标检测进阶；图像分割（1天）
- 第二次讲座（1天）
- Task09：图像风格迁移；图像分类案例1；图像分类案例2（1天）
- Task10：word2vec；词嵌入进阶；文本分类（1天）
- Task11：GAN、DCGAN（1天）
- 第三次讲座（1天）（1天）
Part3（大作业）2月25日-27日
- 代码作业（3天）
Part4 2月29日 14：00-16：00
- 结营&证书颁发（1天）
- 注册 CSDN 或 Github 账户。
- 按照任务安排进行学习，完成后写学习笔记Blog。
- 在每次任务截止之前在群内打卡（发Blog链接），遇到问题在群内讨论。
- 未按时打卡的同学视为自动放弃，被抱出学习群。
有关Datawhale组队学习的开源内容如下：
本次组队学习的 PDF 文档可到Datawhale的知识星球下载：
