万门大学,深度学习之 PyTorch 实战

本课程主讲 PyTorch 框架的使用。以 PyTorch 框架为核心,通过案例项目实现达到实战应用的目的,学员可逐步理解和掌握深度学习基础和较为前沿的深度学习技术。

课程充分地体现了理论基础与代码实战相互结合的学习方式,多以代码的形式教学,避免了比较复杂的数学原理。图像分类数据集、目标检测数据集、Pokemon 数据集……实战案例简单易上手,由浅入深、层层递进,帮助学员轻松学习,快速达到深度学习从业人员入门的要求。

课程目录

第 1 讲深度学习简介
第 2 讲PyTorch预备知识
第 3 讲深度学习基础:线性回归
第 4 讲深度学习基础:softmax回归
第 5 讲深度学习基础:多层感知机
第 6 讲深度学习基础:神经网络模型与运算
第 7 讲PyTorch构建模型
第 8 讲卷积神经网络(上)
第 9 讲卷积神经网络(下)
第 10 讲循环神经网络(上)
第 11 讲循环神经网络(下)
第 12 讲优化算法(上)
第 13 讲优化算法(下)
第 14 讲计算性能
第 15 讲计算机视觉(一)
第 16 讲计算机视觉(二)
第 17 讲计算机视觉(三)
第 18 讲计算机视觉(四)
第 19 讲计算机视觉(五)

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