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-课程介绍； 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.； 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； 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； 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； 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.； 034-6-训练一个基本的分类模型； 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； 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； 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； 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；
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发表于 2024-12-10 14:12:39
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