【PyTorch學習】深度學習與PyTorch入門實戰(zhàn)教程

 名師講座課程簡介：

【PyTorch學習】深度學習與PyTorch入門實戰(zhàn)教程

「你將學到什么？」

亞洲排名第1的新加坡國立大學AI團隊傾情打造，資深研究員龍龍老師主講，幫助人工智能、深度學習初學者快速、深刻理解深度學習算法原理與實踐。

【莫煩老師】權威推薦：在教學中，龍龍老師以簡短高效的方式，從深度學習的多個角度向我們展開了論述，非常適合想對深度學習有全方位了解的朋友。

【PyTorch中文】：講解簡單易懂、由淺入深，是一門值得推薦的課程。

課程特色：

1. 通俗易懂，快速入門

對深度學習算法追本溯源、循序漸進式講解，學員不需要任何機器學習基礎，只需要寫過代碼即可輕松上手。

2. 實用主導，簡單高效

使用新手最容易掌握的深度學習框架PyTorch實戰(zhàn)，比起使用TensorFlow的課程難度降低了約50%，而且PyTorch是業(yè)界最靈活，最受好評的框架。

3. 案例為師，實戰(zhàn)護航

基于計算機視覺和NLP領域的經典數(shù)據(jù)集，從零開始結合PyTorch與深度學習算法完成多個案例實戰(zhàn)。

4. 持續(xù)更新，永久有效

一次購買，永久有效。深度學習課程會持續(xù)更新下去，內容和學術界最前沿算法保持同步。

「課程學習目錄」

第1章：深度學習框架介紹

1.PyTorch簡介

第2章：安裝環(huán)境準備

1.安裝環(huán)境準備

2.課程須知

第3章：線性回歸

1.簡單回歸案例-1

2.簡單回歸案例-2

3.簡單回歸案例-PyTorch求解

4.手寫數(shù)字問題引入-1

5.手寫數(shù)字問題引入-2

第4章：PyTorch基礎

1.基本數(shù)據(jù)類型-1

2.基本數(shù)據(jù)類型-2

3.創(chuàng)建Tensor-1

4.創(chuàng)建Tensor-2

5.索引與切片-1

6.索引與切片-2

7.Tensor變化-1

8.Tensor變化-2

9.Tensor變化-3

10.Tensor變化-4

第5章：PyTorch進階

1.Broadcasting-1

2.Broadcasting-2

3.Tensor合并與分割-1

4.Tensor合并與分割-2

5.Tensor運算

6.Tensor統(tǒng)計-1

7.Tensor統(tǒng)計-2

8.Tensor高階

第6章：隨機梯度下降算法

1.什么是梯度-1

2.什么是梯度-2

3.常見函數(shù)的梯度

4.激活函數(shù)與Loss的梯度-1

5.激活函數(shù)與Loss的梯度-2

6.激活函數(shù)與Loss的梯度-3

第7章：反向傳播算法

1.感知機的梯度推導-1

2.感知機的梯度推導-2

3.鏈式法則

4.MLP反向傳播推導

5.函數(shù)優(yōu)化小實例

第8章：神經網絡與全連接層

1.Logistic Regression

2.交叉熵

3.交叉熵-2

4.交叉熵-3

5.LR多分類實戰(zhàn)

6.MLP網絡層

7.激活函數(shù)與GPU加速

8.MNIST測試

9.Visdom可視化

第9章：過擬合

1.過擬合與欠擬合

2.Train-Val-Test-交叉驗證-1

3.Train-Val-Test交叉驗證-2

4.Regularization

5.動量與Ir衰減

6.Early stopping, dropout，batch

第10章：卷積神經網絡

1.什么是卷積-1

2.什么是卷積-2

3.卷積神經網絡-1

4.卷積神經網絡-2

5.卷積神經網絡-3

6.池化層&差值

7.BatchNorm-1

8.BatchNorm-2

9.經典卷積神經網絡 LeNet5,AlexNet, VGG, GoogLeNet-1

10.經典卷積神經網絡 LeNet5,AlexNet, VGG, GoogLeNet-2

11.ResNet， DenseNet-1

12.ResNet， DenseNet-2

13.nn.Module-1

14.nn.Module-2

15.數(shù)據(jù)增強

第11章：循環(huán)神經網絡

1.時間序列表示方法

2.RNN原理-1

3.RNN原理-2

4.RNN網絡層-1

5.RNN網絡層-2

6.序列預測實戰(zhàn)

7.梯度彌散與梯度爆炸

8.LSTM原理-1

9.LSTM原理-2

10.LSTM網絡層

11.情感分類實戰(zhàn)

第12章：CIFAR與ResNet實戰(zhàn)

1.CIFAR數(shù)據(jù)集介紹

2.卷積神經網絡實戰(zhàn)-1

3.卷積神經網絡實戰(zhàn)-2

4.卷積神經網絡訓練

5.ResNet實現(xiàn)

6.ResNet實戰(zhàn)

7.ResNet實戰(zhàn)小結

第13章：遷移學習與自定義數(shù)據(jù)集

1.寶可夢精靈數(shù)據(jù)集

2.數(shù)據(jù)預處理

3.自定義數(shù)據(jù)集-1

4.自定義數(shù)據(jù)集-2

5.自定義數(shù)據(jù)集-3

6.自定義數(shù)據(jù)集-4

7.自定義數(shù)據(jù)集-5

8.自定義網絡

9.自定義網絡訓練與測試

10.自定義網絡實戰(zhàn)

11.遷移學習

12.遷移學習實戰(zhàn)

第14章：自編碼器AutoEncoder

1.無監(jiān)督學習

2.自編碼器原理

3.自編碼器變種

4.Adversarial Auto-Encoder

5.變分Auto-Encoder

6.Reparameterization Trick

7.VAE

8.Auto-Encoder實戰(zhàn)-1

9.Auto-Encoder實戰(zhàn)-2

10.VAE實戰(zhàn)-1

11.VAE實戰(zhàn)-2

第15章：對抗生成網絡GAN

1.數(shù)據(jù)的分布

2.畫家的成長歷程

3.GAN原理

4.納什均衡點-D

5.納什均衡點-G

6.JS散度的缺陷

7.EM距離

8.WGAN和WGAN-GP

9.GAN實戰(zhàn)-GD實現(xiàn)

10.GAN實戰(zhàn)-網絡訓練

11.GAN實戰(zhàn)-網絡訓練的魯棒性

12.WGAN-GP實戰(zhàn)

「7項超值權益，保障學習質量」

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專屬社群隨時溝通與講師答疑，掃清學習障礙，自學編程不再難。

課程資料+課件

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常用開發(fā)實戰(zhàn)

企業(yè)常見開發(fā)實戰(zhàn)案例，帶你掌握Python在工作中的不同運用場景。

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