====== Curs Aplicat de Deep Learning și Inteligență Artificială ======

Acest curs oferă o introducere completă și practică în Deep Learning, având ca suport principal cartea interactivă **Dive into Deep Learning (D2L)**.

===== Informații Generale =====
Curs creat de Octavian
Si ansamblat de Ioan

===== Resurse Bibliografice =====

  * **Manual de bază:** [[https://d2l.ai/|Dive into Deep Learning]] - Zhang, Lipton, Li, Smola
  * **Generative AI & Diffusion:** [[https://udlbook.github.io/udlbook/|Understanding Deep Learning]] - Simon Prince (pentru completarea capitolului de modele generative)
  * **Fundamente AI:** [[https://cs50.harvard.edu/ai/|CS50's Introduction to Artificial Intelligence with Python]] (Harvard)

===== Programa Cursului =====

==== Modulul 1: Fundamentele Rețelelor Neurale ====
În acest modul vom înțelege "motorul" din spatele rețelelor neurale: backpropagation și autograd.

* **Concepte cheie:** Derivate, Chain Rule, Perceptronul Multi-strat (MLP).
* **Resursă Video Obligatorie:**
  * [[https://www.youtube.com/watch?v=VMj-3S1tku0|Andrej Karpathy: The spelled-out intro to neural networks and backpropagation (Micrograd)]] - *Un ghid recomandat".*