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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

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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；
下载说明：
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