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您的位置:首页 > 综合教程 》 《0基础AI入门:深度学习与Pytorch实战指南》
  • 教程简介
    本课程专为AI初学者设计,涵盖深度学习基础与Pytorch实战操作,从神经网络到卷积网络,再到RNN和注意力机制,逐步深入。通过丰富的案例和实战演练,帮助学员掌握AI核心技术,提升跨专业能力。课程内容通俗易懂,适合零基础学员,是开启人工智能高薪大门的钥匙。
    以下云资源目录树快照生成于[11个月前],该学习资料由夸克云用户[热情*金丝猴]分享(只展示大部分文件和目录)
    《0基础AI入门:深度学习与Pytorch实战指南》2.92 GB(mp4视频77节;)
    077-8-损失计算与训练.mp445.44MB
    076-7-完成前向传播.mp436.92MB
    075-6-特征加权分配.mp439.65MB
    074-5-QKV计算方法.mp439.92MB
    073-4-分块要完成的任务.mp434.79MB
    072-3-Embedding模块实现方法.mp442.08MB
    071-2-源码DEBUG演示.mp431.47MB
    070-1-项目源码准备.mp441.74MB
    069-1-视觉transformer要完成的任务解读.mp430.2MB
    068-3-基于Flask测试模型预测结果.mp440.69MB
    067-2-服务端处理与预测函数.mp440.03MB
    066-1-基本结构与训练好的模型加载.mp418.97MB
    065-9-模型训练任务与总结.mp440.98MB
    064-8-网络模型预测结果输出.mp435.63MB
    063-7-LSTM网络结构基本定义.mp431.71MB
    062-6-字符预处理转换ID.mp432.17MB
    061-5-预料表与字符切分.mp430.05MB
    060-4-训练模型所需基本配置参数分析.mp438.21MB
    059-3-命令行参数与DEBUG.mp432.8MB
    058-2-文本数据处理基本流程分析.mp452.02MB
    057-1-数据集与任务目标分析.mp441.96MB
    056-3-Dataloader中需要实现的方法分析.mp443.4MB
    055-2-图像数据与标签路径处理.mp442.04MB
    054-1-Dataloader要完成的任务分析.mp428.63MB
    053-4-实用Dataloader加载数据并训练模型.mp458.27MB
    052-10-测试结果演示分析.mp499.73MB
    051-9-重新训练全部模型.mp441.78MB
    050-8-模型训练方法.mp444.56MB
    049-7-优化器与学习率衰减.mp444.11MB
    048-6-输出类别个数修改.mp443.77MB
    047-5-输出层与梯度设置.mp453.8MB
    046-4-迁移学习方法解读.mp442.47MB
    045-3-数据集与模型选择.mp436.18MB
    044-2-数据增强模块.mp439.06MB
    043-1-任务分析与图像数据基本处理.mp436.6MB
    042-3-卷积网络模型训练.mp449.51MB
    041-2-卷积网络参数解读.mp428.27MB
    040-1-输入特征通道分析.mp438.9MB
    039-4-模型学习与预测.mp453.96MB
    038-3-训练流程实例.mp440.51MB
    037-2-参数初始化操作解读.mp439.52MB
    036-1-任务与数据集解读.mp434.34MB
    035-7-参数对结果的影响.mp442.79MB
    034-6-训练一个基本的分类模型.mp444.08MB
    033-5-损失与训练模块分析.mp435.74MB
    032-4-数据源定义简介.mp433.32MB
    031-3-网络结构定义方法.mp451.04MB
    030-2-基本模块应用测试.mp440.36MB
    029-1-数据集与任务概述.mp439.06MB
    028-2-CPU与GPU版本安装方法解读.mp478.84MB
    027-1-PyTorch框架与其他框架区别分析.mp433.67MB
    026-8-BERT训练方式分析.mp419.06MB
    025-7-整体架构总结.mp426.54MB
    024-6-位置编码与解码器.mp428.88MB
    023-5-多头注意力机制的效果.mp429.07MB
    022-4-QKV的来源与作用.mp427.32MB
    021-3-self-attention要解决的问题.mp426.5MB
    020-2-注意力结构历史故事介绍.mp432.15MB
    019-1-RNN网络结构原理与问题.mp417.37MB
    018-8-经典网络架构概述.mp444.49MB
    017-7-整体网络结构架构分析.mp446.17MB
    016-6-池化层的作用与效果.mp433.28MB
    015-5-参数共享的作用.mp420.04MB
    014-4-层次结构的作用.mp420.9MB
    013-3-卷积计算详细流程演示.mp459.98MB
    012-2-卷积要完成的任务解读.mp427.94MB
    011-1-卷积神经网络概述分析.mp440.19MB
    010-9-预处理与dropout的作用.mp432.22MB
    009-8-神经元个数的作用.mp422.59MB
    008-7-神经网络效果可视化分析.mp461.31MB
    007-6-神经网络整体架构详细拆解.mp443.76MB
    006-5-反向传播演示.mp422.66MB
    005-4-前向传播流程解读.mp422.56MB
    004-3-损失函数计算方法.mp428.57MB
    003-2-模型更新方法解读.mp421.63MB
    002-1-神经网络要完成的任务分析.mp433.97MB
    001-课程介绍.mp489.3MB
    注意:部分视频含有水印,请勿相信
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  • 教程标签
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