零基础AI入门实战(深度学习+Pytorch)，AI必备基础
通俗易懂
零基础入门
案例实战
跨专业提升
课程内容：
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-前向传播流程解读
006-5-反向传播演示
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-卷积计算详细流程演示
014-4-层次结构的作用
015-5-参数共享的作用
016-6-池化层的作用与效果
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-QKV的来源与作用
023-5-多头注意力机制的效果
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-损失与训练模块分析
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-输出层与梯度设置
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加载数据并训练模型
054-1-Dataloader要完成的任务分析
055-2-图像数据与标签路径处理
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-预料表与字符切分
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载
067-2-服务端处理与预测函数
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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