零基础AI入门实战·AI必备基础(深度学习+Pytorch)

课程介绍：

《零基础AI入门实战：深度学习+PyTorch》是一套全面的AI入门课程，专为零基础学员打造。课程采用实战方式，带您一步步掌握深度学习的核心概念和PyTorch框架的应用。

课程从神经网络的基本原理开始，逐步深入解析模型更新方法、损失函数计算方法以及前向传播和反向传播流程。学员将了解神经网络的整体架构，并通过可视化分析神经网络效果，直观感受AI的魅力。

此外，课程还详细介绍了卷积神经网络、循环神经网络以及注意力机制等先进网络结构。通过实例演示，学员将掌握卷积计算、层次结构、参数共享、池化层作用等关键概念，以及RNN网络结构原理与问题、多头注意力机制的效果等进阶知识。

在PyTorch框架应用方面，课程详细解读了PyTorch与其他框架的区别，并介绍了CPU与GPU版本的安装方法。通过实战案例，学员将学会如何定义数据源、损失与训练模块，训练一个基本的分类模型，并深入了解参数对结果的影响。

课程还提供了图像处理和文本数据处理的实用技巧，以及迁移学习方法的解读。学员将学习如何加载数据并训练模型，掌握Dataloader的使用方法，并通过实例演示实现文本数据的预处理和LSTM网络结构的定义。

最后，课程还介绍了视觉Transformer的原理和实现方法，帮助学员掌握前沿技术。通过完成实战项目，学员将具备AI模型训练、预测和部署的完整能力。

无论您是AI小白还是有一定基础的学员，这套课程都将为您提供全面、系统的学习体验，助您轻松踏入AI领域的大门。

课程截图：

课程目录：

• 001-课程介绍.mp4
• 002-1-神经网络要完成的任务分析.mp4
• 003-2-模型更新方法解读.mp4
• 004-3-损失函数计算方法.mp4
• 005-4-前向传播流程解读.mp4
• 006-5-反向传播演示.mp4
• 007-6-神经网络整体架构详细拆解.mp4
• 008-7-神经网络效果可视化分析.mp4
• 009-8-神经元个数的作用.mp4
• 010-9-预处理与dropout的作用.mp4
• 011-1-卷积神经网络概述分析.mp4
• 012-2-卷积要完成的任务解读.mp4
• 013-3-卷积计算详细流程演示.mp4
• 014-4-层次结构的作用.mp4
• 015-5-参数共享的作用.mp4
• 016-6-池化层的作用与效果.mp4
• 017-7-整体网络结构架构分析.mp4
• 018-8-经典网络架构概述.mp4
• 019-1-RNN网络结构原理与问题.mp4
• 020-2-注意力结构历史故事介绍.mp4
• 021-3-self-attention要解决的问题.mp4
• 022-4-QKV的来源与作用.mp4
• 023-5-多头注意力机制的效果.mp4
• 024-6-位置编码与解码器.mp4
• 025-7-整体架构总结.mp4
• 026-8-BERT训练方式分析.mp4
• 027-1-PyTorch框架与其他框架区别分析.mp4
• 028-2-CPU与GPU版本安装方法解读.mp4
• 029-1-数据集与任务概述.mp4
• 030-2-基本模块应用测试.mp4
• 031-3-网络结构定义方法.mp4
• 032-4-数据源定义简介.mp4
• 033-5-损失与训练模块分析.mp4
• 034-6-训练一个基本的分类模型.mp4
• 035-7-参数对结果的影响.mp4
• 036-1-任务与数据集解读.mp4
• 037-2-参数初始化操作解读.mp4
• 038-3-训练流程实例.mp4
• 039-4-模型学习与预测.mp4
• 040-1-输入特征通道分析.mp4
• 041-2-卷积网络参数解读.mp4
• 042-3-卷积网络模型训练.mp4
• 043-1-任务分析与图像数据基本处理.mp4
• 044-2-数据增强模块.mp4
• 045-3-数据集与模型选择.mp4
• 046-4-迁移学习方法解读.mp4
• 047-5-输出层与梯度设置.mp4
• 048-6-输出类别个数修改.mp4
• 049-7-优化器与学习率衰减.mp4
• 050-8-模型训练方法.mp4
• 051-9-重新训练全部模型.mp4
• 052-10-测试结果演示分析.mp4
• 053-4-实用Dataloader加载数据并训练模型.mp4
• 054-1-Dataloader要完成的任务分析.mp4
• 055-2-图像数据与标签路径处理.mp4
• 056-3-Dataloader中需要实现的方法分析.mp4
• 057-1-数据集与任务目标分析.mp4
• 058-2-文本数据处理基本流程分析.mp4
• 059-3-命令行参数与DEBUG.mp4
• 060-4-训练模型所需基本配置参数分析.mp4
• 061-5-预料表与字符切分.mp4
• 062-6-字符预处理转换ID.mp4
• 063-7-LSTM网络结构基本定义.mp4
• 064-8-网络模型预测结果输出.mp4
• 065-9-模型训练任务与总结.mp4
• 066-1-基本结构与训练好的模型加载.mp4
• 067-2-服务端处理与预测函数.mp4
• 068-3-基于Flask测试模型预测结果.mp4
• 069-1-视觉transformer要完成的任务解读.mp4
• 070-1-项目源码准备.mp4
• 071-2-源码DEBUG演示.mp4
• 072-3-Embedding模块实现方法.mp4
• 073-4-分块要完成的任务.mp4
• 074-5-QKV计算方法.mp4
• 075-6-特征加权分配.mp4
• 076-7-完成前向传播.mp4
• 077-8-损失计算与训练.mp4