深度学习框架-PyTorch实战

课程目标:掌握深度学习框架PyTorch核心模块,熟练应用在实际项目中

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5分 共128课时,共17小时38分钟
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  1. 课程介绍
  2. 课程大纲
课程目标

掌握深度学习框架PyTorch核心模块,熟练应用在实际项目中

适用人群

人工智能,深度学习方向的同学们

课程简介

深度学习框架-PyTorch实战课程旨在帮助同学们快速掌握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。

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第一章PyTorch框架基本处理操作
9节1小时13分钟
1-1PyTorch实战课程简介 [免费试看]
04:53
1-2PyTorch框架发展趋势简介 [免费试看]
08:25
1-3框架安装方法(CPU与GPU版本) [免费试看]
05:13
1-4PyTorch基本操作简介
09:25
1-5自动求导机制
10:59
1-6线性回归DEMO-数据与参数配置
08:56
1-7线性回归DEMO-训练回归模型
10:08
1-8补充:常见tensor格式
07:10
1-9补充:Hub模块简介
08:25
第二章神经网络实战分类与回归任务
6节54分钟
2-1气温数据集与任务介绍 [免费试看]
06:42
2-2按建模顺序构建完成网络架构 [免费试看]
11:38
2-3简化代码训练网络模型
11:04
2-4分类任务概述
05:12
2-5构建分类网络模型
09:40
2-6DataSet模块介绍与应用方法
10:11
第三章卷积神经网络原理与参数解读
12节1小时25分钟
3-1卷积神经网络应用领域
07:25
3-2卷积的作用
09:23
3-3卷积特征值计算方法
08:07
3-4得到特征图表示
06:59
3-5步长与卷积核大小对结果的影响
08:11
讲师介绍
唐宇迪
讲师评分4.9分
同济大学硕士,华东理工大学博士,精通机器学习算法,主攻计算机视觉方向,著有《跟着迪哥学Python数据分析与机器学习实战》,线上选课学员30W+,累计开发课程50余门覆盖人工智能热门方向。联通,移动,中信等公司特邀企业培训导师,全国高校教师培训讲师,开展线下与直播培训百余场,具有丰富的授课经验。课程风格通俗易懂,擅长有最接地气的方式讲解复杂的算法问题。
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