最新零基础入门实战深度学习Pytorch

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零基础入门实战深度学习Pytorch课程概览

零基础入门实战深度学习Pytorch，本课程面向零基础学员，系统讲解PyTorch框架的使用与深度学习核心概念。内容覆盖从神经网络基础、前向传播与反向传播、损失函数与优化器，到卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、注意力机制与Transformer，再到BERT和视觉Transformer等前沿架构。

零基础入门实战深度学习Pytorch课程学习模块

• 神经网络基础：任务分析、模型更新方法、损失函数、前向与反向传播、Dropout、可视化分析。
• 卷积神经网络（CNN）：卷积计算、层次结构、参数共享、池化层、经典架构拆解。
• 循环与注意力结构：RNN问题分析、Self-Attention、QKV机制、多头注意力、位置编码、BERT训练方式。
• PyTorch应用：框架对比、CPU/GPU安装、网络结构定义、损失与训练模块、分类模型训练与参数调优。
• 项目实战：图像数据预处理、增强与迁移学习、优化器设置、完整训练与测试流程。
• 数据加载与文本处理：Dataloader任务与方法、标签处理、文本分词与ID转换、LSTM模型训练。
• 部署与扩展：Flask服务端部署、预测函数调用、视觉Transformer任务解析、源码调试与训练。
  
  

学习收获

学员将掌握：

• PyTorch框架的核心使用方法
• 神经网络与深度学习的基本原理
• CNN、RNN、Transformer等主流模型架构
• 模型训练、参数优化与调优技巧
• 数据预处理与Dataloader高效应用
• 项目实战能力与模型部署方法
  
  

适合人群

• 想快速入门人工智能与深度学习的零基础学员
• 有一定编程基础，想系统学习PyTorch的开发者
• 关注AI应用与模型实战的技术人员
  
  

零基础入门实战深度学习Pytorch课程学习地址

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