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精通 PyTorch
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🚀PyTorch深度学习实战！从零掌握CNN、RNN、Transformer，构建图像分类、情感分析等AI模型。实战项目驱动，快速提升AI技能，成为AI工程师！💻🧠✨
PyTorch深度学习实战：从入门到精通（含CNN、RNN、Transformer）
课程简介：
想成为一名专业的AI工程师或数据科学家吗？这门PyTorch深度学习实战：从入门到精通课程，将带你从零开始，系统学习PyTorch框架，掌握深度学习的核心技术，最终能够独立设计、构建和部署AI模型。课程覆盖PyTorch基础知识，包括张量（Tensor）运算、计算图等，并深入讲解CNN（卷积神经网络）、RNN（循环神经网络）、Transformer等高级架构。通过实战项目，如图像分类、自然语言处理（NLP）情绪分析，以及GAN生成对抗网络应用，让你真正掌握PyTorch的强大功能。
课程亮点：
- PyTorch基础全面掌握： 从张量操作、自动微分到神经网络构建，扎实你的PyTorch基础。
- 深度学习核心技术精讲： 深入学习CNN、RNN、Transformer等主流深度学习模型，掌握模型构建和训练技巧。
- 实战项目驱动学习： 通过图像分类器、情感分析器、GAN等真实项目，提升你的实战能力。
- 模型优化与部署： 学习超参数调整、正则化等优化方法，以及TorchScript和云服务部署技巧。
- PyTorch社区与开源贡献： 了解PyTorch社区，学习如何参与开源项目，与全球开发者共同进步。
- 迁移学习与微调： 掌握迁移学习技巧，利用预训练模型快速构建高效的深度学习应用。
你将学会：
- 使用PyTorch构建和训练神经网络，包括CNN、RNN和Transformer等高级架构。
- 使用DataLoaders和自定义数据集进行数据预处理和加载。
- 利用迁移学习微调预训练模型，加速模型训练。
- 使用超参数调整和正则化技术优化模型性能。
- 使用TorchScript和云服务部署训练好的模型。
- 调试和排除深度学习模型故障。
- 开发自定义层、损失函数和模型。
- 参与PyTorch社区并为开源项目做出贡献。
课程大纲：
- PyTorch基础入门： 张量、计算图、自动微分。
- 神经网络构建： 使用
nn.Module构建各种神经网络。 - 数据加载与预处理： 使用
DataLoaders和自定义数据集。 - 卷积神经网络（CNN）： 图像分类实战。
- 循环神经网络（RNN）： 自然语言处理（NLP）情感分析实战。
- Transformer模型： 序列到序列建模。
- 迁移学习： 微调预训练模型。
- 模型优化： 超参数调整、正则化。
- 模型部署： TorchScript、云服务。
- 高级技巧： 自定义层、损失函数。
目标学员：
- 对人工智能、机器学习和深度学习感兴趣的初学者。
- 希望使用PyTorch进行数据科学研究的数据科学爱好者。
- 希望转型到人工智能和深度学习领域的软件开发人员和工程师。
- 需要使用PyTorch进行前沿机器学习研究的研究人员和学者。
- 希望转换到AI相关职业的专业人士。
课程要求：
- 具备计算机基本技能，熟悉软件安装。
- 掌握Python编程基础（变量、函数、循环）。
- 了解基本代数、线性代数和微积分概念（向量、矩阵、导数）。
- （可选）了解机器学习基础概念（模型、训练、评估），但不是强制性的。
- 具备强烈的学习热情。
立即加入，开启你的PyTorch深度学习之旅！
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