【技术课程分享】从入门到精通，0基础学习AI深度学习+Pytorch，实战案例视频教程

发布时间：2024-12-10

发布者：

幽林逸侠

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资源介绍

【资源介绍】本课程是一次从入门到精通的AI深度学习之旅，特别适合0基础的学习者。课程内容涵盖了AI深度学习的基础理论，以及Pyrh框架的实战应用。通过一系列精心设计的实战案例视频教程，学员将能够学习到如何构建、训练和测试深度学习模型。课程详细讲解了命令行参数、DEBUG技巧、参数对结果的影响、服务端处理与预测函数、模型训练任务与总结等关键知识点。此外，还包括了视觉rarmr、Daaar、特征加权分配、任务分析、图像数据基本处理、网络结构定义方法、数据集与任务概述、整体架构总结等核心内容。学员将通过实例学习到如何使用PyTrh框架进行深度学习模型的训练，包括模型训练方法、文本数据处理流程、LSTM网络结构、损失与训练模块分析、输入特征通道分析、数据增强模块等。课程还涉及了模型预测结果输出、前向传播流程、卷积神经网络概述、字符预处理转换ID、参数初始化操作、神经网络整体架构拆解、卷积网络模型训练、数据集与任务目标分析、预料表与字符切分、经典网络架构概述、输出类别个数修改、损失计算与训练等高级主题。通过学习本课程，学员将能够掌握深度学习的基本原理和PyTrh的使用技巧，从而在实际项目中应用这些知识解决问题。

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资源投诉

【技术课程分享】从入门到精通，0基础学习AI深度学习+Pytorch，实战案例视频教程1.94 GB

059-3-命令行参数与DEBUG.mp432.80 MB

035-7-参数对结果的影响.mp442.79 MB

067-2-服务端处理与预测函数.mp440.03 MB

066--基本结构与训练好的模型加载.mp418.97 MB

065-9-模型训练任务与总结.mp440.98 MB

069--视觉transformer要完成的任务解读.mp430.20 MB

054--Dataloader要完成的任务分析.mp428.63 MB

075-6-特征加权分配.mp439.65 MB

043--任务分析与图像数据基本处理.mp436.60 MB

047-5-输出层与梯度设置.mp453.80 MB

049-7-优化器与学习率衰减.mp444.11 MB

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

032-4-数据源定义简介.mp433.32 MB

026-8-BERT训练方式分析.mp419.06 MB

05-9-重新训练全部模型.mp441.78 MB

02-3-self-attention要解决的问题.mp426.50 MB

03-3-网络结构定义方法.mp451.04 MB

029--数据集与任务概述.mp439.06 MB

025-7-整体架构总结.mp426.54 MB

030-2-基本模块应用测试.mp440.36 MB

073-4-分块要完成的任务.mp434.79 MB

023-5-多头注意力机制的效果.mp429.07 MB

024-6-位置编码与解码器.mp428.88 MB

056-3-Dataloader中需要实现的方法分析.mp443.40 MB

07-2-源码DEBUG演示.mp431.47 MB

027--PyTorch框架与其他框架区别分析.mp433.67 MB

055-2-图像数据与标签路径处理.mp442.04 MB

07-7-整体网络结构架构分析.mp446.17 MB

034-6-训练一个基本的分类模型.mp444.08 MB

072-3-Embedding模块实现方法.mp442.08 MB

028-2-CPU与GPU版本安装方法解读.mp478.84 MB

-9-预处理与dropout的作用.mp432.22 MB

060-4-训练模型所需基本配置参数分析.mp438.21 MB

050-8-模型训练方法.mp444.56 MB

058-2-文本数据处理基本流程分析.mp452.02 MB

063-7-LSTM网络结构基本定义.mp431.71 MB

022-4-QKV的来源与作用.mp427.32 MB

046-4-迁移学习方法解读.mp442.47 MB

033-5-损失与训练模块分析.mp435.74 MB

040--输入特征通道分析.mp438.90 MB

074-5-QKV计算方法.mp439.92 MB

044-2-数据增强模块.mp439.06 MB

052-0-测试结果演示分析.mp499.73 MB

068-3-基于Flask测试模型预测结果.mp440.69 MB

03-3-卷积计算详细流程演示.mp459.98 MB

5-4-前向传播流程解读.mp422.56 MB

038-3-训练流程实例.mp440.51 MB

070--项目源码准备.mp441.74 MB

064-8-网络模型预测结果输出.mp435.63 MB

04-4-层次结构的作用.mp420.90 MB

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