0基础 AI入门实战(深度学习+Pytorch) 通俗易懂/0基础入门/案例实战/跨专业提升

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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-前向传指流程解读.mp4



006-5-反向传指演示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.mp



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-卷积计算详细流程江示.mp4



014-4-层次结梅的作用.mp4



015-5-参数共享的作用.mp4



016-6-池化层的作用与数果.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mg4



022-4-0KV的柔源与作用.mp4



023-5-多头注意力机制的数果.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.mg4



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mp



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-损实与训练模块分析.mp



034-6-训练一个基本的分类模型mp



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.m4



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.m4



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-输出层与棵度设置.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加裁数据并训练模型mp



054-1-Dataloader要完成的任务分析.mp4



055-2-图博教据与标签路径处理.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-预料表与学特切分.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款.mp4



067-2-服务端处理与预测国数.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

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