概述
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视频教程-PyTorch从入门到实战一次学会-深度学习
学习有效期:永久观看
学习时长:418分钟
学习计划:7天
难度:低
「口碑讲师带队学习,让你的问题不过夜」
讲师姓名:覃秉丰
CEO/董事长/总经理
讲师介绍:覃秉丰,AI创业公司创始人。曾完成过多项图像,语音,nlp,搜索相关的人工智能企业项目,研发经验丰富,拥有两项国家专利。曾给中国移动,中国电信,中国银行,华夏银行,太平洋保险,国家电网,中海油等企业做过人工智能相关的企业内训。从事人工智能教育3年,网络课程学员近10万人,线下课程50余场。讲课通熟易懂,代码风格简洁清晰,广受好评。
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「你将学到什么?」
【超实用课程内容】
本课程从pytorch安装开始讲起,从基本计算结构到深度学习各大神经网络,全程案例代码实战,一步步带大家入门如何使用深度学习框架pytorch,玩转pytorch模型训练等所有知识点。最后通过 kaggle 项目:猫狗分类,实战pytorch深度学习工具。
【课程如何观看?】
PC端:https://edu.csdn.net/course/detail/27286
移动端:CSDN 学院APP(注意不是CSDN APP哦)
本课程为录播课,课程永久观看,大家可以抓紧时间学习后一起讨论哦~
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源码开放
课件、课程案例代码完全开放给你,你可以根据所学知识,自行修改、优化
下载方式:电脑登录https://edu.csdn.net/course/detail/27286,点击右下方课程资料、代码、课件等打包下载
「课程学习目录」
第1章:深度学习易学框架——PyTorch介绍和环境安装 |
1.PyTorch框架介绍(资料下载) |
2.Anaconda安装介绍 |
3.jupyter环境配置 |
4.jupyter基本操作 |
5.pytorch安装介绍 |
第2章:PyTorch对数据的基本操作 |
1.tensor的属性 |
2.数据生成 |
3.基本运算操作-上 |
4.基本运算操作-下 |
5.数据的索引 |
6.自动求导 |
第3章:PyTorch实战入门 |
1.BP神经网络复习-上 |
2.BP神经网络复习-下 |
3.线性回归-上 |
4.线性回归-下 |
5.非线性回归 |
第4章:用PyTorch对数据集进行分类 |
1.MNIST数据集介绍 |
2.使用BP神经网络搭建手写数字识别网络-上 |
3.使用BP神经网络搭建手写数字识别网络-下 |
4.交叉熵(cross-entropy)讲解和使用 |
5.用正则化、Dropout方法抵抗过拟合现象 |
6.Dropout和正则化程序实现 |
7.各种优化器(Optimizer)的使用 |
第5章:深度学习算法:卷积神经网络CNN |
1.卷积具体计算和卷积核介绍 |
2.Pooling操作和Padding操作 |
3.卷积网络LeNET-5模型详解 |
4.使用卷积网络进行手写数字识别 |
第6章:深度学习算法:循环神经网络RNN |
1.循环神经网络RNN介绍 |
2.长短时记忆网络LSTM介绍 |
3.使用LSTM完成MNIST数据识别-上 |
4.使用LSTM完成MNIST数据识别-下 |
第7章:猫狗分类图像识别案例 |
1.模型的保存和载入 |
2.项目实战-猫狗分类模型训练 |
3.项目实战-猫狗分类模型预测 |
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「你可以收获什么?」
掌握深度学习框架PyTorch的基本语法
熟练使用PyTorch进行数据处理
掌握神经网络构建方法,构建各种网络架构
图像分类项目实战
最后
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