零基础入门实战深度学习Pytorch[视频]

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课程介绍

本课程旨在帮助零基础学员掌握PyTorch深度学习框架。通过实战项目，学员将学习神经网络基础、模型训练和调优技巧。逐步掌握深度学习核心概念，为未来在人工智能领域打下坚实基础。

课程目录
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├──001-课程介绍.mp4  51.62M
├──002-1-神经网络要完成的任务分析.mp4  21.72M
├──003-2-模型更新方法解读.mp4  15.40M
├──004-3-损失函数计算方法.mp4  17.96M
├──005-4-前向传播流程解读.mp4  14.44M
├──006-5-反向传播演示.mp4  14.31M
├──007-6-神经网络整体架构详细拆解.mp4  29.55M
├──008-7-神经网络效果可视化分析.mp4  43.16M
├──009-8-神经元个数的作用.mp4  15.40M
├──010-9-预处理与dropout的作用.mp4  22.26M
├──011-1-卷积神经网络概述分析.mp4  25.49M
├──012-2-卷积要完成的任务解读.mp4  20.76M
├──013-3-卷积计算详细流程演示.mp4  35.02M
├──014-4-层次结构的作用.mp4  11.89M
架构总结.mp4  26.54
├──026-8-BERT训练方式分析.mp4  18.89M
├──027-1-PyTorch框架与其他框架区别分析.mp4  32.79M
├──028-2-CPU与GPU版本安装方法解读.mp4  74.46M
├──029-1-数据集与任务概述.mp4  38.34M
├──030-2-基本模块应用测试.mp4  40.51M
├──031-3-网络结构定义方法.mp4  47.46M
├──032-4-数据源定义简介.mp4  32.64M
├──033-5-损失与训练模块分析.mp4  35.48M
├──034-6-训练一个基本的分类模型.mp4  42.89M
├──035-7-参数对结果的影响.mp4  39.81M
├──036-1-任务与数据集解读.mp4  33.56M
├──037-2-参数初始化操作解读.mp4  40.14M
├──038-3-训练流程实例.mp4  38.85M
├──039-4-模型学习与预测.mp4  52.48M
├──040-1-输入特征通道分析.mp4  38.36M
├──041-2-卷积网络参数解读.mp4  28.24M
├──042-3-卷积网络模型训练.mp4  44.69M
├──043-1-任务分析与图像数据基本处理.mp4  36.88M
├──044-2-数据增强模块.mp4  37.50M
├──045-3-数据集与模型选择.mp4  37.85M
├──046-4-迁移学习方法解读.mp4  36.41M
├──047-5-输出层与梯度设置.mp4  50.36M
├──048-6-输出类别个数修改.mp4  41.33M
├──049-7-优化器与学习率衰减.mp4  42.16M
├──050-8-模型训练方法.mp4  42.33M
├──051-9-重新训练全部模型.mp4  43.15M
├──052-10-测试结果演示分析.mp4  89.26M
├──053-4-实用Dataloader加载数据并训练模型.mp4  58.76M
├──054-1-Dataloader要完成的任务分析.mp4  30.73M
├──055-2-图像数据与标签路径处理.mp4  42.01M
├──056-3-Dataloader中需要实现的方法分析.mp4  42.72M
├──057-1-数据集与任务目标分析.mp4  35.39M
├──058-2-文本数据处理基本流程分析.mp4  50.52M
├──059-3-命令行参数与DEBUG.mp4  32.16M
├──060-4-训练模型所需基本配置参数分析.mp4  37.92M
├──061-5-预料表与字符切分.mp4  29.12M
├──062-6-字符预处理转换ID.mp4  30.93M
├──063-7-LSTM网络结构基本定义.mp4  31.93M
├──064-8-网络模型预测结果输出.mp4  35.74M
├──065-9-模型训练任务与总结.mp4  41.31M
├──066-1-基本结构与训练好的模型加载.mp4  19.14M
├──067-2-服务端处理与预测函数.mp4  39.02M
├──068-3-基于Flask测试模型预测结果.mp4  40.01M
├──069-1-视觉transformer要完成的任务解读.mp4  30.10M
├──070-1-项目源码准备.mp4  42.71M
├──071-2-源码DEBUG演示.mp4  31.69M
├──072-3-Embedding模块实现方法.mp4  42.25M
├──073-4-分块要完成的任务.mp4  34.85M
├──074-5-QKV计算方法.mp4  39.38M
├──075-6-特征加权分配.mp4  39.25M
├──076-7-完成前向传播.mp4  35.62M
└──077-8-损失计算与训练.mp4  44.40M
 

 

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