课程介绍

“零基础入门实战深度学习PyTorch”课程是一种为初学者设计的教学课程，旨在教授深度学习的基础知识以及如何使用PyTorch框架进行实战开发。PyTorch是一个流行的开源机器学习库，由Facebook的AI研究团队开发，它以动态计算图和易用性著称，非常适合初学者和研究者使用。

一个典型的零基础入门实战深度学习PyTorch课程可能包括以下内容：

1. 深度学习基础：介绍神经网络的基本概念，包括感知器、激活函数、损失函数、反向传播算法等。
2. PyTorch基础：教授如何安装PyTorch，介绍PyTorch的基本使用，如张量（Tensors）操作、自动梯度计算（Autograd）等。
3. 构建神经网络：学习使用PyTorch的nn模块来构建和训练各种类型的神经网络，包括全连接网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
4. 数据处理：了解如何使用PyTorch的数据加载和处理工具，例如DataLoader和Dataset，来准备和加载数据集。
5. 训练模型：学习如何设定优化器、选择损失函数、编写训练循环，以及如何使用GPU加速训练过程。
6. 实战项目：通过完成一个或多个实战项目来巩固所学知识，例如图像分类、文本生成、风格迁移等。
7. 调试和优化：介绍如何调试神经网络模型，以及如何优化模型性能和训练过程。
8. 保存和加载模型：教授如何保存训练好的模型和加载预训练模型进行推断。
9. 深度学习最佳实践：分享深度学习开发中的最佳实践，包括正则化技术、超参数调优等。
10. 进阶主题：可能包括一些更高级的主题，如生成对抗网络（GANs）、自然语言处理（NLP）、强化学习（RL）等。

这种课程通常适合对人工智能和机器学习感兴趣，但没有相关经验的初学者。它通过逐步的教学和实践项目，帮助学员建立起深度学习和PyTorch的基本知识框架，并能够进行简单的模型构建和训练。

课程目录

/14-079-唐宇迪-零基础入门实战深度学习Pytorch/
│├─001-课程介绍.mp4 51.6MB
│├─002-1-神经网络要完成的任务分析.mp4 21.7MB
│├─003-2-模型更新方法解读.mp4 15.4MB
│├─004-3-损失函数计算方法.mp4 18MB
│├─005-4-前向传播流程解读.mp4 14.4MB
│├─006-5-反向传播演示.mp4 14.3MB
│├─007-6-神经网络整体架构详细拆解.mp4 29.5MB
│├─008-7-神经网络效果可视化分析.mp4 43.2MB
│├─009-8-神经元个数的作用.mp4 15.4MB
│├─010-9-预处理与dropout的作用.mp4 22.3MB
│├─011-1-卷积神经网络概述分析.mp4 25.5MB
│├─012-2-卷积要完成的任务解读.mp4 20.8MB
│├─013-3-卷积计算详细流程演示.mp4 35MB
│├─014-4-层次结构的作用.mp4 11.9MB
│├─015-5-参数共享的作用.mp4 11.8MB
│├─016-6-池化层的作用与效果.mp4 24.1MB
│├─017-7-整体网络结构架构分析.mp4 45.8MB
│├─018-8-经典网络架构概述.mp4 45.2MB
│├─019-1-RNN网络结构原理与问题.mp4 17.1MB
│├─020-2-注意力结构历史故事介绍.mp4 32.2MB
│├─021-3-self-attention要解决的问题.mp4 26.4MB
│├─022-4-QKV的来源与作用.mp4 27.3MB
│├─023-5-多头注意力机制的效果.mp4 28.6MB
│├─024-6-位置编码与解码器.mp4 28.3MB
│├─025-7-整体架构总结.mp4 26.5MB
│├─026-8-BERT训练方式分析.mp4 18.9MB
│├─027-1-PyTorch框架与其他框架区别分析.mp4 32.8MB
│├─028-2-CPU与GPU版本安装方法解读.mp4 74.5MB
│├─029-1-数据集与任务概述.mp4 38.3MB
│├─030-2-基本模块应用测试.mp4 40.5MB
│├─031-3-网络结构定义方法.mp4 47.5MB
│├─032-4-数据源定义简介.mp4 32.6MB
│├─033-5-损失与训练模块分析.mp4 35.5MB
│├─034-6-训练一个基本的分类模型.mp4 42.9MB
│├─035-7-参数对结果的影响.mp4 39.8MB
│├─036-1-任务与数据集解读.mp4 33.6MB
│├─037-2-参数初始化操作解读.mp4 40.1MB
│├─038-3-训练流程实例.mp4 38.8MB
│├─039-4-模型学习与预测.mp4 52.5MB
│├─040-1-输入特征通道分析.mp4 38.4MB
│├─041-2-卷积网络参数解读.mp4 28.2MB
│├─042-3-卷积网络模型训练.mp4 44.7MB
│├─043-1-任务分析与图像数据基本处理.mp4 36.9MB
│├─044-2-数据增强模块.mp4 37.5MB
│├─045-3-数据集与模型选择.mp4 37.9MB
│├─046-4-迁移学习方法解读.mp4 36.4MB
│├─047-5-输出层与梯度设置.mp4 50.4MB
│├─048-6-输出类别个数修改.mp4 41.3MB
│├─049-7-优化器与学习率衰减.mp4 42.2MB
│├─050-8-模型训练方法.mp4 42.3MB
│├─051-9-重新训练全部模型.mp4 43.1MB
│├─052-10-测试结果演示分析.mp4 89.3MB
│├─053-4-实用Dataloader加载数据并训练模型.mp4 58.8MB
│├─054-1-Dataloader要完成的任务分析.mp4 30.7MB
│├─055-2-图像数据与标签路径处理.mp4 42MB
│├─056-3-Dataloader中需要实现的方法分析.mp4 42.7MB
│├─057-1-数据集与任务目标分析.mp4 35.4MB
│├─058-2-文本数据处理基本流程分析.mp4 50.5MB
│├─059-3-命令行参数与DEBUG.mp4 32.2MB
│├─060-4-训练模型所需基本配置参数分析.mp4 37.9MB
│├─061-5-预料表与字符切分.mp4 29.1MB
│├─062-6-字符预处理转换ID.mp4 30.9MB
│├─063-7-LSTM网络结构基本定义.mp4 31.9MB
│├─064-8-网络模型预测结果输出.mp4 35.7MB
│├─065-9-模型训练任务与总结.mp4 41.3MB
│├─066-1-基本结构与训练好的模型加载.mp4 19.1MB
│├─067-2-服务端处理与预测函数.mp4 39MB
│├─068-3-基于Flask测试模型预测结果.mp4 40MB
│├─069-1-视觉transformer要完成的任务解读.mp4 30.1MB
│├─070-1-项目源码准备.mp4 42.7MB
│├─071-2-源码DEBUG演示.mp4 31.7MB
│├─072-3-Embedding模块实现方法.mp4 42.2MB
│├─073-4-分块要完成的任务.mp4 34.8MB
│├─074-5-QKV计算方法.mp4 39.4MB
│├─075-6-特征加权分配.mp4 39.2MB
│├─076-7-完成前向传播.mp4 35.6MB
│├─077-8-损失计算与训练.mp4 44.4MB