2021年深度学习框架-PyTorch实战附资料共128课

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    课程目标:


    学习深度学习框架PyTorch核心模块,熟练应用在实际项目中


    课程简介:


    深度学习框架-PyTorch实战课程旨在帮助同学们快速学习PyTorch框架核心模块使用方法与项目应用实例,让同学们熟练使用PyTorch框架进行项目开发。课程内容全部以实战为导向,基于当下计算机视觉与自然语言处理中经典项目进行实例讲解,通过Debug模式详解项目中每一行代码的作用与效果,整体风格通俗易懂,提供全部课程所属课件。




    课程目录:


    001:PyTorch实战课程简介
    002:PyTorch框架发展趋势简介
    003:框架安装方法(CPU与GPU版本)
    004:PyTorch基本操作简介
    005:自动求导机制
    006:线性回归DEMO-数据与参数配置
    007:线性回归DEMO-训练回归模型
    008:补充:常见tensor格式
    009:补充:Hub模块简介
    010:气温数据集与任务介绍
    011:按建模顺序构建完成网络架构
    012:简化代码训练网络模型
    013:分类任务概述
    014:构建分类网络模型
    015:DataSet模块介绍与应用方法
    016:卷积神经网络应用领域
    017:卷积的作用
    018:卷积特征值计算方法
    019:得到特征图表示
    020:步长与卷积核大小对结果的影响
    021:边缘填充方法
    022:特征图尺寸计算与参数共享
    023:池化层的作用
    024:整体网络架构
    025:VGG网络架构
    026:残差网络Resnet
    027:感受野的作用
    028:卷积网络参数定义
    029:网络流程解读
    030:Vision模块功能解读
    031:分类任务数据集定义与配置
    032:图像增强的作用
    033:数据预处理与数据增强模块
    034:Batch数据制作
    035:迁移学习的目标
    036:迁移学习策略
    037:加载训练好的网络模型
    038:优化器模块配置
    039:实现训练模块
    040:训练结果与模型保存
    041:加载模型对测试数据进行预测
    042:额外补充-Resnet论文解读
    043:额外补充-Resnet网络架构解读
    044:RNN网络架构解读
    045:词向量模型通俗解释
    046:模型整体框架
    047:训练数据构建
    048:CBOW与Skip-gram模型
    049:负采样方案
    050:任务目标与数据简介
    051:RNN模型所需输入格式解析
    052:项目配置参数设置
    053:新闻数据读取与预处理方法
    054:LSTM网络模块定义与参数解析
    055:训练LSTM文本分类模型
    056:Tensorboardx可视化展示模块搭建
    057:CNN应用于文本任务原理解析
    058:网络模型架构与效果展示
    059:对抗生成网络通俗解释
    060:GAN网络组成
    061:损失函数解释说明
    062:数据读取模块
    063:生成与判别网络定义
    064:CycleGan网络所需数据
    065:CycleGan整体网络架构
    066:PatchGan判别网络原理
    067:Cycle开源项目简介
    068:数据读取与预处理操作
    069:生成网络模块构造
    070:判别网络模块构造
    071:损失函数:identityloss计算方法
    072:生成与判别损失函数指定
    073:额外补充:VISDOM可视化配置
    074:OCR文字识别要完成的任务
    075:CTPN文字检测网络概述
    076:序列网络的作用
    077:输出结果含义解析
    078:CTPN细节概述
    079:CRNN识别网络架构
    080:CTC模块的作用
    081:OCR文字检测识别项目效果展示
    082:训练数据准备与环境配置
    083:检测模块候选框生成
    084:候选框标签制作
    085:整体网络所需模块
    086:网络架构各模块完成的任务解读
    087:CRNN识别模块所需数据与标签
    088:识别模块网络架构解读
    089:3D卷积原理解读
    090:UCF101动作识别数据集简介
    091:测试效果与项目配置
    092:视频数据预处理方法
    093:数据Batch制作方法
    094:3D卷积网络所涉及模块
    095:训练网络模型
    096:BERT任务目标概述
    097:传统解决方案遇到的问题
    098:注意力机制的作用
    099:self-attention计算方法
    100:特征分配与softmax机制
    101:Multi-head的作用
    102:位置编码与多层堆叠
    103:transformer整体架构梳理
    104:BERT模型训练方法
    105:0训练实例
    106:BERT开源项目简介
    107:项目参数配置
    108:数据读取模块
    109:数据预处理模块
    110:tfrecord制作
    111:Embedding层的作用
    112:加入额外编码特征
    113:加入位置编码特征
    114:mask机制
    115:0构建QKV矩阵
    116:1完成Transformer模块构建
    117:2训练BERT模型
    118:项目配置与环境概述
    119:数据读取与预处理
    120:网络结构定义
    121:训练网络模型
    122:项目模板各模块概述
    123:各模块配置参数解析
    124:数据读取与预处理模块功能解读
    125:模型架构模块
    126:训练模块功能
    127:训练结果可视化展示模块
    128:模块应用与BenckMark解读
    代码、课件、数据.zip


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    发表于 2021-5-7 21:27:58 | 显示全部楼层
    课程不错,谢谢楼主,一起自学吧不愧是专业的大数据学习论坛。
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    有的人你看不见,因为他远远走在前面....
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