2019年深度学习框架PyTorch的入门与实战 [ 16小时实战PyTorch 1.0,被学员誉为最好pytorch课]

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    课程介绍
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    课程目录
    第一阶段 从PyTorch起步掌握DL基础
    第一课 深度学习回顾与PyTorch简介
    知识点1: 知识点:神经网络模型回顾(线性层,非线性激活函数,SoftMax),用PyTorch定义神经网络模型
    知识点2: 知识点:损失函数,用PyTorch定义计算损失
    知识点3: 知识点:反向传播算法,用PyTorch做反向传播
    知识点4: 知识点:优化模型,PyTorch optimizer
    实战项目: 实战项目:用PyTorch编写一个简单的分类器


    第二课 词向量简介
    知识点1: 知识点:词向量,word2vec
    知识点2: 知识点:negative sampling
    知识点3: 知识点:词向量的特性和应用
    实战项目: 实战项目:用PyTorch训练词向量


    第二阶段 利用pytorch处理常见的NLP、CV任务


    第三课 语言模型
    知识点1: 循环神经网络(RNN),LSTM, GRU
    知识点2: 语言模型
    实战项目: ElMo,BERT等预训练语言模型
    实战项目: 用PyTorch训练语言模型


    第四课 自然语言分类任务
    知识点1: 词包(bag of words)模型
    知识点2: 用PyTorch做迁移学习,finetune模型
    实战项目: 文本情感分类项目


    第五课 简单图片分类
    知识点1: 知识点:卷积神经网络,用PyTorch定义卷积神经网络
    知识点2: 知识点:使用PyTorch dataloader来高效读取数据
    知识点3: 知识点:常用CNN架构, AlexNet, VGG, ResNet, DenseNet
    实战项目: 实战项目:FashionMNIST 图像分类项目


    第三阶段 pytorch实战NLP项目

    第六课 图片风格迁移和GAN
    知识点1: 知识点:图片风格迁移
    知识点2: 知识点:生成对抗网络 (GAN)
    实战项目: 实战项目:图片风格迁移项目和利用GAN生成图片


    第七课 Seq2Seq与Attention
    知识点1: 知识点:机器翻译
    知识点2: 知识点:聊天机器人
    实战项目: 实战项目:利用Seq2Seq+Attention模型训练一个翻译模型


    第八课 问答系统
    知识点1: 知识点:问答系统
    知识点2: 知识点:大规模预训练语言模型
    实战项目: 实战模型:训练一个问答系统


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    学习是一群志同道合的人在一起碰撞的过程。
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    怀疑自己并不可怕,可怕的是一再怀疑自己——沃.兹基硕德
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