深入学习深度学习的必经之路
欢迎来到本课程，一个探索深度学习世界的全面指南！无论您是想要为未来储备技能，还是希望在人工智能领域寻找新的职业机会，本课程都将为您打开大门。我们将从基础开始，逐步引导您掌握PyTorch等工具，了解神经网络的工作原理，并通过实战案例来加深理解，让您能够轻松应对各种人工智能挑战。
深入了解深度学习核心概念
在本课程中，我们将深入研究神经网络的各个方面。从神经元的基本构建到整个网络的架构，我们将带您一步步探索，让您对深度学习的核心概念有一个清晰的认识。通过对模型更新方法、损失函数计算方法等内容的详细解读，您将能够深入理解深度学习背后的数学原理，为自己的AI之旅打下坚实基础。
实战案例带您突破技能瓶颈
理论知识固然重要，但实战经验同样不可或缺。本课程将为您提供丰富的实战案例，从图像识别到文本处理，涵盖了深度学习领域的多个方面。通过参与案例实战，您将学会如何将理论知识应用于实际问题的解决，为自己的技能提升注入新的动力。
零基础也能轻松入门
或许您是一个完全的新手，甚至没有任何编程经验，但这并不影响您成为人工智能领域的一员。本课程以通俗易懂的方式呈现，避免了晦涩难懂的专业术语，让每个人都能轻松入门。无论您是来自哪个专业背景，只要有一颗对人工智能的热情，我们都将竭尽全力帮助您实现梦想。
结语
在人工智能时代，掌握深度学习技能是非常重要的。通过本课程，您将不仅仅掌握了PyTorch等工具的使用，更重要的是，您将培养起扎实的理论基础和丰富的实战经验。立即加入我们，开始您的人工智能之旅，让未来的AI世界因您的加入而更加精彩！
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mp4
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mp4
019-1-RNN网络结构原理与问题mp4
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mp4
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mp4
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mp4
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