【PyTorch學(xué)習(xí)】深度學(xué)習(xí)與PyTorch入門(mén)實(shí)戰(zhàn)教程

 名師講座課程簡(jiǎn)介：

【PyTorch學(xué)習(xí)】深度學(xué)習(xí)與PyTorch入門(mén)實(shí)戰(zhàn)教程

「你將學(xué)到什么？」

亞洲排名第1的新加坡國(guó)立大學(xué)AI團(tuán)隊(duì)傾情打造，資深研究員龍龍老師主講，幫助人工智能、深度學(xué)習(xí)初學(xué)者快速、深刻理解深度學(xué)習(xí)算法原理與實(shí)踐。

【莫煩老師】權(quán)威推薦：在教學(xué)中，龍龍老師以簡(jiǎn)短高效的方式，從深度學(xué)習(xí)的多個(gè)角度向我們展開(kāi)了論述，非常適合想對(duì)深度學(xué)習(xí)有全方位了解的朋友。

【PyTorch中文】：講解簡(jiǎn)單易懂、由淺入深，是一門(mén)值得推薦的課程。

課程特色：

1. 通俗易懂，快速入門(mén)

對(duì)深度學(xué)習(xí)算法追本溯源、循序漸進(jìn)式講解，學(xué)員不需要任何機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)，只需要寫(xiě)過(guò)代碼即可輕松上手。

2. 實(shí)用主導(dǎo)，簡(jiǎn)單高效

使用新手最容易掌握的深度學(xué)習(xí)框架PyTorch實(shí)戰(zhàn)，比起使用TensorFlow的課程難度降低了約50%，而且PyTorch是業(yè)界最靈活，最受好評(píng)的框架。

3. 案例為師，實(shí)戰(zhàn)護(hù)航

基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)和NLP領(lǐng)域的經(jīng)典數(shù)據(jù)集，從零開(kāi)始結(jié)合PyTorch與深度學(xué)習(xí)算法完成多個(gè)案例實(shí)戰(zhàn)。

4. 持續(xù)更新，永久有效

一次購(gòu)買(mǎi)，永久有效。深度學(xué)習(xí)課程會(huì)持續(xù)更新下去，內(nèi)容和學(xué)術(shù)界最前沿算法保持同步。

「課程學(xué)習(xí)目錄」

第1章：深度學(xué)習(xí)框架介紹

1.PyTorch簡(jiǎn)介

第2章：安裝環(huán)境準(zhǔn)備

1.安裝環(huán)境準(zhǔn)備

2.課程須知

第3章：線性回歸

1.簡(jiǎn)單回歸案例-1

2.簡(jiǎn)單回歸案例-2

3.簡(jiǎn)單回歸案例-PyTorch求解

4.手寫(xiě)數(shù)字問(wèn)題引入-1

5.手寫(xiě)數(shù)字問(wèn)題引入-2

第4章：PyTorch基礎(chǔ)

1.基本數(shù)據(jù)類(lèi)型-1

2.基本數(shù)據(jù)類(lèi)型-2

3.創(chuàng)建Tensor-1

4.創(chuàng)建Tensor-2

5.索引與切片-1

6.索引與切片-2

7.Tensor變化-1

8.Tensor變化-2

9.Tensor變化-3

10.Tensor變化-4

第5章：PyTorch進(jìn)階

1.Broadcasting-1

2.Broadcasting-2

3.Tensor合并與分割-1

4.Tensor合并與分割-2

5.Tensor運(yùn)算

6.Tensor統(tǒng)計(jì)-1

7.Tensor統(tǒng)計(jì)-2

8.Tensor高階

第6章：隨機(jī)梯度下降算法

1.什么是梯度-1

2.什么是梯度-2

3.常見(jiàn)函數(shù)的梯度

4.激活函數(shù)與Loss的梯度-1

5.激活函數(shù)與Loss的梯度-2

6.激活函數(shù)與Loss的梯度-3

第7章：反向傳播算法

1.感知機(jī)的梯度推導(dǎo)-1

2.感知機(jī)的梯度推導(dǎo)-2

3.鏈?zhǔn)椒▌t

4.MLP反向傳播推導(dǎo)

5.函數(shù)優(yōu)化小實(shí)例

第8章：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與全連接層

1.Logistic Regression

2.交叉熵

3.交叉熵-2

4.交叉熵-3

5.LR多分類(lèi)實(shí)戰(zhàn)

6.MLP網(wǎng)絡(luò)層

7.激活函數(shù)與GPU加速

8.MNIST測(cè)試

9.Visdom可視化

第9章：過(guò)擬合

1.過(guò)擬合與欠擬合

2.Train-Val-Test-交叉驗(yàn)證-1

3.Train-Val-Test交叉驗(yàn)證-2

4.Regularization

5.動(dòng)量與Ir衰減

6.Early stopping, dropout，batch

第10章：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

1.什么是卷積-1

2.什么是卷積-2

3.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-1

4.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-2

5.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-3

6.池化層&差值

7.BatchNorm-1

8.BatchNorm-2

9.經(jīng)典卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) LeNet5,AlexNet, VGG, GoogLeNet-1

10.經(jīng)典卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) LeNet5,AlexNet, VGG, GoogLeNet-2

11.ResNet， DenseNet-1

12.ResNet， DenseNet-2

13.nn.Module-1

14.nn.Module-2

15.數(shù)據(jù)增強(qiáng)

第11章：循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

1.時(shí)間序列表示方法

2.RNN原理-1

3.RNN原理-2

4.RNN網(wǎng)絡(luò)層-1

5.RNN網(wǎng)絡(luò)層-2

6.序列預(yù)測(cè)實(shí)戰(zhàn)

7.梯度彌散與梯度爆炸

8.LSTM原理-1

9.LSTM原理-2

10.LSTM網(wǎng)絡(luò)層

11.情感分類(lèi)實(shí)戰(zhàn)

第12章：CIFAR與ResNet實(shí)戰(zhàn)

1.CIFAR數(shù)據(jù)集介紹

2.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)戰(zhàn)-1

3.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)戰(zhàn)-2

4.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練

5.ResNet實(shí)現(xiàn)

6.ResNet實(shí)戰(zhàn)

7.ResNet實(shí)戰(zhàn)小結(jié)

第13章：遷移學(xué)習(xí)與自定義數(shù)據(jù)集

1.寶可夢(mèng)精靈數(shù)據(jù)集

2.數(shù)據(jù)預(yù)處理

3.自定義數(shù)據(jù)集-1

4.自定義數(shù)據(jù)集-2

5.自定義數(shù)據(jù)集-3

6.自定義數(shù)據(jù)集-4

7.自定義數(shù)據(jù)集-5

8.自定義網(wǎng)絡(luò)

9.自定義網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練與測(cè)試

10.自定義網(wǎng)絡(luò)實(shí)戰(zhàn)

11.遷移學(xué)習(xí)

12.遷移學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)

第14章：自編碼器AutoEncoder

1.無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)

2.自編碼器原理

3.自編碼器變種

4.Adversarial Auto-Encoder

5.變分Auto-Encoder

6.Reparameterization Trick

7.VAE

8.Auto-Encoder實(shí)戰(zhàn)-1

9.Auto-Encoder實(shí)戰(zhàn)-2

10.VAE實(shí)戰(zhàn)-1

11.VAE實(shí)戰(zhàn)-2

第15章：對(duì)抗生成網(wǎng)絡(luò)GAN

1.數(shù)據(jù)的分布

2.畫(huà)家的成長(zhǎng)歷程

3.GAN原理

4.納什均衡點(diǎn)-D

5.納什均衡點(diǎn)-G

6.JS散度的缺陷

7.EM距離

8.WGAN和WGAN-GP

9.GAN實(shí)戰(zhàn)-GD實(shí)現(xiàn)

10.GAN實(shí)戰(zhàn)-網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練

11.GAN實(shí)戰(zhàn)-網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的魯棒性

12.WGAN-GP實(shí)戰(zhàn)

「7項(xiàng)超值權(quán)益，保障學(xué)習(xí)質(zhì)量」

大咖講解

技術(shù)專(zhuān)家系統(tǒng)講解傳授編程思路與實(shí)戰(zhàn)。

答疑服務(wù)

專(zhuān)屬社群隨時(shí)溝通與講師答疑，掃清學(xué)習(xí)障礙，自學(xué)編程不再難。

課程資料+課件

超實(shí)用資料，覆蓋核心知識(shí)，關(guān)鍵編程技能，方便練習(xí)鞏固。（部分講師考慮到版權(quán)問(wèn)題，暫未上傳附件，敬請(qǐng)諒解）

常用開(kāi)發(fā)實(shí)戰(zhàn)

企業(yè)常見(jiàn)開(kāi)發(fā)實(shí)戰(zhàn)案例，帶你掌握Python在工作中的不同運(yùn)用場(chǎng)景。

大牛技術(shù)大會(huì)視頻

2019Python開(kāi)發(fā)者大會(huì)視頻免費(fèi)觀看，送你一個(gè)近距離感受互聯(lián)網(wǎng)大佬的機(jī)會(huì)。

APP+PC隨時(shí)隨地學(xué)習(xí)

滿(mǎn)足不同場(chǎng)景，開(kāi)發(fā)編程語(yǔ)言系統(tǒng)學(xué)習(xí)需求，不受空間、地域限制。

「什么樣的技術(shù)人適合學(xué)習(xí)？」

想進(jìn)入互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)行業(yè)，但是面對(duì)多門(mén)編程語(yǔ)言不知如何選擇，0基礎(chǔ)的你

掌握開(kāi)發(fā)、編程技術(shù)單一、冷門(mén)，迫切希望能夠轉(zhuǎn)型的你

想進(jìn)入大廠，但是編程經(jīng)驗(yàn)不夠豐富，沒(méi)有競(jìng)爭(zhēng)力，程序員找工作難。

「悉心打造精品好課，22天學(xué)到大牛3年項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)」

【完善的技術(shù)體系】

技術(shù)成長(zhǎng)循序漸進(jìn)，幫助用戶(hù)輕松掌握

掌握深度學(xué)習(xí)知識(shí)，扎實(shí)編碼能力

【清晰的課程脈絡(luò)】

濃縮大牛多年經(jīng)驗(yàn)，全方位構(gòu)建出系統(tǒng)化的技術(shù)知識(shí)脈絡(luò)，同時(shí)注重實(shí)戰(zhàn)操作。

【仿佛在大廠實(shí)習(xí)般的課程設(shè)計(jì)】

課程內(nèi)容全面提升技術(shù)能力，系統(tǒng)學(xué)習(xí)大廠技術(shù)方法論，可復(fù)用在日后工作中。

「你可以收獲什么？」

全面掌握深度學(xué)習(xí)算法

熟練運(yùn)用PyTorch框架