零基础入门实战深度学习Pytorch

零基础入门实战深度学习 PyTorch

第 1 章：简介

• 深度学习基础
• PyTorch 简介
• 设置 PyTorch 开发环境

第 2 章：张量和操作

• 张量概念
• 张量操作
• 张量函数

第 3 章：神经网络基础

• 神经元和层
• 前向传播和反向传播
• 损失函数

第 4 章：构建和训练神经网络

• PyTorch 中的模型定义
• 优化器和学习率
• 训练循环

第 5 章：图像分类实操

• 数据预处理和加载
• 创建和训练图像分类模型
• 模型评估

第 6 章：自然语言处理实操

• 文本数据预处理
• 创建和训练文本分类模型
• 模型部署

第 7 章：时间序列预测实操

• 时间序列数据处理
• 构建和训练时间序列预测模型
• 模型预测

第 8 章：高级主题

• 正则化技术
• 超参数调优
• 模型部署

附录

• PyTorch API 参考
• 常见问题解答

建议的学习方法

• 仔细阅读每一章。
• 完成每章末尾的练习。
• 尝试构建和训练你自己的模型。
• 参考附加文档和资源以获得更深入的理解。

额外的资源

通过遵循本指南并结合额外的练习和研究，你可以从零基础开始掌握深度学习并使用 PyTorch 构建和训练强大的模型。

第 1 章：PyTorch 简介

• PyTorch 的概述
• 安装和设置 PyTorch
• 张量和张量操作

第 2 章：神经网络基础

• 激活函数
• 损失函数
• 优化器

第 3 章：构建第一个神经网络

• 创建一个简单的线性回归模型
• 训练和评估模型
• 理解模型输出

第 4 章：卷积神经网络

• 卷积层
• 池化层
• 使用 CNN 进行图像分类

第 5 章：循环神经网络

• 循环层
• 记忆单元
• 使用 RNN 处理时序数据

第 6 章：自然语言处理

• 词嵌入
• 序列建模
• 文本分类

第 7 章：计算机视觉

• 图像增强
• 物体检测
• 图像分割

第 8 章：深度强化学习

• 马尔可夫决策过程
• Q 学习
• 策略梯度方法

第 9 章：训练技巧

• 正则化方法
• 超参数优化
• 模型部署

第 10 章：实战项目

• 图像分类器
• 文本情感分析
• 强化学习博弈

附录

• PyTorch API 参考
• 调试技巧
• 性能优化

零基础入门实战深度学习Pytorch

课程介绍

本课程旨在帮助零基础学员掌握PyTorch深度学习框架。通过实战项目，学员将学习神经网络基础、模型训练和调优技巧。逐步掌握深度学习核心概念，为未来在人工智能领域打下坚实基础。