深度学习框架:PyTorch入门与实战
体系课

深度学习框架:PyTorch入门与实战

  • 深度学习

理论知识详解+全程实战开发,快速掌握PyTorch框架

¥299.9
本课程包括
  • 5小时10分钟的视频随时观看
  • 课程包含 3 道测试题
  • 可在APP随时观看
  • 结业证书
你将收获
  • 掌握PyTorch框架基本使用方法
  • 了解PyTorc框架典型使用场景
  • 熟练使用框架完成基本任务的建模操作
  • 熟悉预处理与训练等建模策略

数千家企业正在使用三节课企业版学习

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课程介绍

本门课程我们将以现今深度学习框架最主流框架之一的 PyTorch 为依托,全面讲解在PyTorch上开发和设计深度学习模型和优化算法的细节。

课程将以全程实战的方式进行PyTorch框架使用方法演示,同时还会穿插机器学习理论和深度学习技术等补充知识,在深度解读PyTorch框架的多种应用场景与实际应用的同时,务实学员在理论与实践中相互结合。

学员通过学习本课程,将全面掌握学术界和工业界的AI应用方法,最终能够结合实际数据集进行数据预处理、建模、应用等基础操作。

适合人群
  • 对人工智能感兴趣的学员
  • 具备一定Python语言基础的学员
  • 计算机相关专业大学生
讲师介绍
同济大学硕士,华东理工大学博士
擅长领域:
  • 人工智能认知与应用
  • 自然语言处理(NLP)
  • 机器学习
著有《跟着迪哥学Python数据分析与机器学习实战》,联通,移动,中信等公司特邀企业培训导师,全国高校教师培训讲师,开展线下与直播培训百余场,具有丰富的授课经验。
课程大纲
共0节 时长0分钟 全部收起
课程导读
图文
一、PyTorch框架基本处理操作
共8节 | 1小时9分钟
  • 1.PyTorch实战课程及发展趋势简介
    12分钟
  • 2.框架安装方法
    5分钟
  • 3.PyTorch基本操作简介
    9分钟
  • 4.自动求导机制
    11分钟
  • 5.线性回归DEMO——数据与参数配置
    8分钟
  • 6.线性回归DEMO——训练回归模型
    9分钟
  • 7.常见tensor格式
    7分钟
  • 8.Hub模块简介
    8分钟
二、神经网络实战分类与回归任务
共5节 | 52分钟
  • 1.气温数据集与任务介绍
    6分钟
  • 2.按建模顺序构建完成网络架构
    11分钟
  • 3.简化代码训练网络模型
    10分钟
  • 4.分类网络模型
    14分钟
  • 5.DataSet模块介绍与应用方法
    10分钟
三、迁移学习的作用与应用实例
共6节 | 1小时8分钟
  • 1.迁移学习目标与学习策略
    12分钟
  • 2.训练好的网络模型与优化器模块
    14分钟
  • 3.实现训练模块
    8分钟
  • 4.训练结果与模型保存
    8分钟
  • 5.加载模型对测试数据进行预测
    8分钟
  • 6.额外补充——Resnet论文解读
    18分钟
四、递归神经网络与词向量原理解读
共4节 | 47分钟
  • 1.RNN网络架构解读
    10分钟
  • 2.词向量名词通俗解释
    8分钟
  • 3.模型整体框架与训练数据构建
    14分钟
  • 4.CBOW与Skip-gram模型与负采样方案
    15分钟
五、新闻数据集文本分类实战
共7节 | 1小时14分钟
  • 1.任务目标与数据简介
    7分钟
  • 2.RNN模型所需输入格式解析与项目实战
    16分钟
  • 3.新闻数据读取与预处理方法和LSTM网络模块
    16分钟
  • 4.训练LSTM文本分类模型
    7分钟
  • 5.Tensorboardx可视化展示模块搭建
    8分钟
  • 6.CNN应用于文本任务原理解析
    9分钟
  • 7.网络模型架构与效果展示
    10分钟
课程总结
图文
课程资料
图文
课后测试
共3题
购课须知

课程有效期:

自购买课程之日起 365 天,部分参与营销活动产品以活动规则为准,请同学在有效期内学习、观看课程。

上课模式:

课程采取录播模式,请注意自学课无班级微信群、班主任带班及助教批改服务。

注:自学课不支持退款,确保你是真的需要再进行报名,报完名之后还请认真学习。