0基础 AI入门实战 深度学习 Pytorch 通俗易懂/0基础入门/案例实战/跨专业提升

本课程以通俗易懂的方式，从神经网络的基础开始，逐步介绍了深度学习与Pytorch相关的知识。学员将在课程中了解神经网络的任务分析、模型更新方法、损失函数计算方法、前向传播流程等基础概念，并通过案例实战进行实际操作与演示。其中，卷积神经网络、循环神经网络、BERT训练方式等内容深入浅出地解读，帮助学员快速掌握技能。课程特色：0基础入门：适合零基础学员，从最基础的概念开始讲解，循序渐进。案例实战：通过实际案例演示，加深学员理解，并能够快速上手实践。跨专业提升：不限专业背景，任何对人工智能感兴趣的学员均可参与学习。课程内容包括但不限于：神经网络任务分析与模型更新方法损失函数计算方法与前向传播流程解读卷积神经网络概述及其作用循环神经网络结构原理与问题BERT训练方式分析与实践PyTorch框架与其他框架的区别数据集与任务概述及网络结构定义方法实用Dataloader加裁数据并训练模型视觉transformer要完成的任务解读Embedding模块实现方法与损失计算通过本课程的学习，学员将掌握深度学习与Pytorch的核心知识，为进一步深造或从事相关工作奠定扎实基础。

内容

0基础 AI入门实战(深度学习 Pytorch) 通俗易懂/0基础入门/案例实战/跨专业提升

0基础 AI入门实战(深度学习 Pytorch) 通俗易懂/0基础入门/案例实战/跨专业提升

课程目录

001-内容介绍

002-1-神经网络要完成的任务分析

003-2-模型更新方法解读

004-3-损失函数计算方法

005-4-前向传指流程解读

006-5-反向传指演示

007-6-神经网络整体架构详细拆解

008-7-神经网络效果可视化分析.mp

009-8-神经元个数的作用

010-9-预处理与dropout的作用

011-1-卷积神经网络概述分析

012-2-卷积要完成的任务解读

013-3-卷积计算详细流程江示

014-4-层次结梅的作用

015-5-参数共享的作用

016-6-池化层的作用与数果

017-7-整体网络结构架构分析

018-8-经典网络架构概述

019-1-RNN网络结构原理与问题

020-2-注意力结构历史故事介绍

021-3-self-attention要解决的问题mg4

022-4-0KV的柔源与作用

023-5-多头注意力机制的数果

024-6-位置编码与解码器

025-7-整体架构总结

026-8-BERT训练方式分析.mg4

027-1-PyTorch框架与其他框架区别分析

028-2-CPU与GPU版本安装方法解读mp

029-1-数据集与任务概述

030-2-基本模块应用测试

031-3-网络结构定义方法

032-4-数据源定义简介

033-5-损实与训练模块分析.mp

034-6-训练一个基本的分类模型mp

035-7-参数对结果的影响

036-1-任务与数据集解读

037-2-参数初始化操作解读.m4

038-3-训练流程实例

039-4-模型学习与预测

040-1-输入特征通道分析

041-2-卷积网络参数解读.m4

042-3-卷积网络模型训练

043-1-任务分析与图像数据基本处理

044-2-数据增强模块

045-3-数据集与模型选择

046-4-迁移学习方法解读

047-5-输出层与棵度设置

048-6-输出类别个数修改

049-7-优化器与学习率衰减

050-8-模型训练方法

051-9-重新训练全部模型

052-10-测试结果演示分析

053-4-实用Dataloader加裁数据并训练模型mp

054-1-Dataloader要完成的任务分析

055-2-图博教据与标签路径处理

056-3-Dataloader中需要实现的方法分析

057-1-数据集与任务目标分析

058-2-文本数据处理基本流程分析

059-3-命令行参数与DEBUG

060-4-训练模型所需基本配置参数分析

061-5-预料表与学特切分

062-6-字符预处理转换ID

063-7-LSTM网络结构基本定义

064-8-网络模型预测结果输出

065-9-模型训练任务与总结

066-1-基本结构与训练好的模型加款

067-2-服务端处理与预测国数

068-3-基于Flask测试模型预测结果

069-1-视觉transformer要完成的任务解读

070-1-项目源码准备

071-2-源码DEBUG演示

072-3-Embedding模块实现方法

073-4-分块要完成的任务

074-5-QKV计算方法

075-6-特征加权分配

076-7-完成前向传播

077-8-损失计算与训练