PyTorch学习-深度学习与PyTorch入门实战教程

【PyTorch学习】深度学习与PyTorch入门实战教程

「你将学到什么？」

亚洲排名第1的新加坡国立大学AI团队倾情打造，资深研究员龙龙老师主讲，帮助人工智能、深度学习初学者快速、深刻理解深度学习算法原理与实践。

【莫烦老师】权威推荐：在教学中，龙龙老师以简短高效的方式，从深度学习的多个角度向我们展开了论述，非常适合想对深度学习有全方位了解的朋友。

【PyTorch中文】：讲解简单易懂、由浅入深，是一门值得推荐的课程。

课程特色：

1. 通俗易懂，快速入门

对深度学习算法追本溯源、循序渐进式讲解，学员不需要任何机器学习基础，只需要写过代码即可轻松上手。

2. 实用主导，简单高效

使用新手最容易掌握的深度学习框架PyTorch实战，比起使用TensorFlow的课程难度降低了约50%，而且PyTorch是业界最灵活，最受好评的框架。

3. 案例为师，实战护航

基于计算机视觉和NLP领域的经典数据集，从零开始结合PyTorch与深度学习算法完成多个案例实战。

4. 持续更新，永久有效

一次购买，永久有效。深度学习课程会持续更新下去，内容和学术界最前沿算法保持同步。

「课程学习目录」

第1章：深度学习框架介绍

1.PyTorch简介

第2章：安装环境准备

1.安装环境准备

2.课程须知

第3章：线性回归

1.简单回归案例-1

2.简单回归案例-2

3.简单回归案例-PyTorch求解

4.手写数字问题引入-1

5.手写数字问题引入-2

第4章：PyTorch基础

1.基本数据类型-1

2.基本数据类型-2

3.创建Tensor-1

4.创建Tensor-2

5.索引与切片-1

6.索引与切片-2

7.Tensor变化-1

8.Tensor变化-2

9.Tensor变化-3

10.Tensor变化-4

第5章：PyTorch进阶

1.Broadcasting-1

2.Broadcasting-2

3.Tensor合并与分割-1

4.Tensor合并与分割-2

5.Tensor运算

6.Tensor统计-1

7.Tensor统计-2

8.Tensor高阶

第6章：随机梯度下降算法

1.什么是梯度-1

2.什么是梯度-2

3.常见函数的梯度

4.激活函数与Loss的梯度-1

5.激活函数与Loss的梯度-2

6.激活函数与Loss的梯度-3

第7章：反向传播算法

1.感知机的梯度推导-1

2.感知机的梯度推导-2

3.链式法则

4.MLP反向传播推导

5.函数优化小实例

第8章：神经网络与全连接层

1.Logistic Regression

2.交叉熵

3.交叉熵-2

4.交叉熵-3

5.LR多分类实战

6.MLP网络层

7.激活函数与GPU加速

8.MNIST测试

9.Visdom可视化

第9章：过拟合

1.过拟合与欠拟合

2.Train-Val-Test-交叉验证-1

3.Train-Val-Test交叉验证-2

4.Regularization

5.动量与Ir衰减

6.Early stopping, dropout，batch

第10章：卷积神经网络

1.什么是卷积-1

2.什么是卷积-2

3.卷积神经网络-1

4.卷积神经网络-2

5.卷积神经网络-3

6.池化层&差值

7.BatchNorm-1

8.BatchNorm-2

9.经典卷积神经网络 LeNet5,AlexNet, VGG, GoogLeNet-1

10.经典卷积神经网络 LeNet5,AlexNet, VGG, GoogLeNet-2

11.ResNet， DenseNet-1

12.ResNet， DenseNet-2

13.nn.Module-1

14.nn.Module-2

15.数据增强

第11章：循环神经网络

1.时间序列表示方法

2.RNN原理-1

3.RNN原理-2

4.RNN网络层-1

5.RNN网络层-2

6.序列预测实战

7.梯度弥散与梯度爆炸

8.LSTM原理-1

9.LSTM原理-2

10.LSTM网络层

11.情感分类实战

第12章：CIFAR与ResNet实战

1.CIFAR数据集介绍

2.卷积神经网络实战-1

3.卷积神经网络实战-2

4.卷积神经网络训练

5.ResNet实现

6.ResNet实战

7.ResNet实战小结

第13章：迁移学习与自定义数据集

1.宝可梦精灵数据集

2.数据预处理

3.自定义数据集-1

4.自定义数据集-2

5.自定义数据集-3

6.自定义数据集-4

7.自定义数据集-5

8.自定义网络

9.自定义网络训练与测试

10.自定义网络实战

11.迁移学习

12.迁移学习实战

第14章：自编码器AutoEncoder

1.无监督学习

2.自编码器原理

3.自编码器变种

4.Adversarial Auto-Encoder

5.变分Auto-Encoder

6.Reparameterization Trick

7.VAE

8.Auto-Encoder实战-1

9.Auto-Encoder实战-2

10.VAE实战-1

11.VAE实战-2

第15章：对抗生成网络GAN

1.数据的分布

2.画家的成长历程

3.GAN原理

4.纳什均衡点-D

5.纳什均衡点-G

6.JS散度的缺陷

7.EM距离

8.WGAN和WGAN-GP

9.GAN实战-GD实现

10.GAN实战-网络训练

11.GAN实战-网络训练的鲁棒性

12.WGAN-GP实战

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