零基础AI入门实战 (深度学习+Pytorch)

发布时间：2024-12-07

发布者：

兰舟琴侠

文件大小：共计77个文件，合计:2.92 GB

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资源介绍

《零基础AI入门实战（深度学习+Pyrh）》是一套专为AI初学者设计的实战课程。内容涵盖深度学习与Pyrh框架的基础知识，详细讲解神经网络的整体架构、卷积神经网络、注意力机制、参数共享、数据预处理与增强等核心概念。课程中包含丰富的视频教程，如【神经网络整体架构详细拆解】、【卷积计算详细流程演示】、【参数共享的作用】等，旨在帮助学员逐步掌握AI技术，并能够独立完成AI项目。此外，课程还涉及PyTrh与其他框架的区别、模型训练与预测、数据加载与处理，以及如何使用Fak进行模型部署等实用内容，助力学员全面掌握AI开发技能。

资源目录结构(只展示部分的文件和文件夹，以下文件快照生成于2024-12-07)

资源投诉

零基础AI入门实战 (深度学习+Pytorch)1.92 GB

02-2-卷积要完成的任务解读.mp427.94 MB

04-4-层次结构的作用.mp420.90 MB

02-3-self-attention要解决的问题.mp426.50 MB

032-4-数据源定义简介.mp433.32 MB

024-6-位置编码与解码器.mp428.88 MB

7-6-神经网络整体架构详细拆解.mp443.76 MB

05-5-参数共享的作用.mp420.04 MB

020-2-注意力结构历史故事介绍.mp432.15 MB

8-7-神经网络效果可视化分析.mp461.31 MB

028-2-CPU与GPU版本安装方法解读.mp478.84 MB

025-7-整体架构总结.mp426.54 MB

08-8-经典网络架构概述.mp444.49 MB

-课程介绍.mp489.30 MB

6-5-反向传播演示.mp422.66 MB

027--PyTorch框架与其他框架区别分析.mp433.67 MB

0--卷积神经网络概述分析.mp440.19 MB

-9-预处理与dropout的作用.mp432.22 MB

023-5-多头注意力机制的效果.mp429.07 MB

9-8-神经元个数的作用.mp422.59 MB

2--神经网络要完成的任务分析.mp433.97 MB

033-5-损失与训练模块分析.mp435.74 MB

026-8-BERT训练方式分析.mp419.06 MB

3-2-模型更新方法解读.mp421.63 MB

09--RNN网络结构原理与问题.mp417.37 MB

07-7-整体网络结构架构分析.mp446.17 MB

06-6-池化层的作用与效果.mp433.28 MB

029--数据集与任务概述.mp439.06 MB

022-4-QKV的来源与作用.mp427.32 MB

5-4-前向传播流程解读.mp422.56 MB

030-2-基本模块应用测试.mp440.36 MB

03-3-卷积计算详细流程演示.mp459.98 MB

4-3-损失函数计算方法.mp428.57 MB

064-8-网络模型预测结果输出.mp435.63 MB

049-7-优化器与学习率衰减.mp444.11 MB

037-2-参数初始化操作解读.mp439.52 MB

054--Dataloader要完成的任务分析.mp428.63 MB

057--数据集与任务目标分析.mp441.96 MB

034-6-训练一个基本的分类模型.mp444.08 MB

044-2-数据增强模块.mp439.06 MB

058-2-文本数据处理基本流程分析.mp452.02 MB

040--输入特征通道分析.mp438.90 MB

05-9-重新训练全部模型.mp441.78 MB

046-4-迁移学习方法解读.mp442.47 MB

052-0-测试结果演示分析.mp499.73 MB

039-4-模型学习与预测.mp453.96 MB

047-5-输出层与梯度设置.mp453.80 MB

043--任务分析与图像数据基本处理.mp436.60 MB

053-4-实用Dataloader加载数据并训练模型.mp458.27 MB

038-3-训练流程实例.mp440.51 MB

063-7-LSTM网络结构基本定义.mp431.71 MB

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