INFO8010 深度学习课程项目教程

INFO8010 深度学习课程项目教程

info8010-deep-learning Lectures for INFO8010 Deep Learning, ULiège 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/in/info8010-deep-learning

1. 项目的目录结构及介绍

本项目是INFO8010深度学习课程的配套开源项目，目录结构如下：

• assets/：存放课程相关的资源文件，如图像、视频等。
• code/：包含课程中使用的代码示例和练习。
• figures/：存放课程讲义中的图表和图形。
• homeworks/：包含课程的作业和相关代码。
• pdf/：存放课程讲义的PDF文件。
• LICENSE：项目的开源许可证文件，本项目采用BSD-3-Clause协议。
• README.md：项目的说明文档。
• archives-lecture-gan.md：关于生成对抗网络的存档讲义。
• archives-lecture-rnn.md：关于循环神经网络的存档讲义。
• closing.md：课程结束的总结文档。
• course-syllabus.md：课程的详细大纲。
• index.html：课程的首页。
• lecture0.md至lecture12.md：分别对应课程的各个讲义。
• project.md：课程项目的详细说明。
• template-report.tex：项目报告的LaTeX模板。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要是通过查看README.md文件来了解项目的基本信息和如何使用。README.md文件中包含了以下内容：

• 课程的介绍和授课教师信息。
• 课程的时间和地点。
• 如何加入课程的Discord群组。
• 课程的大纲和讲义列表。
• 作业的提交方式和截止时间。
• 课程项目的说明。

用户应该首先阅读README.md来了解整个课程的结构和项目的要求。

3. 项目的配置文件介绍

本项目不需要特殊的配置文件。所有的课程资料和代码都是以最简单的方式组织，以便于学生能够轻松地访问和使用。对于作业和项目，学生需要根据homeworks/目录下的指导文件来配置自己的开发环境，通常包括：

• 安装Python和必要的库，如PyTorch。
• 根据作业要求，创建必要的数据集和模型。
• 使用提供的模板来编写报告。

学生应确保自己的开发环境符合作业的要求，以便能够正确地完成作业和项目。

info8010-deep-learning Lectures for INFO8010 Deep Learning, ULiège 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/in/info8010-deep-learning