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[人工智能&深度学习] PyTorch入门到进阶 实战计算机视觉与自然语言处理项目

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    2023-12-29 00:06
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    [LV.Master]伴坛终老

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    发表于 2023-12-30 00:35:00 | 显示全部楼层 |阅读模式
    PyTorch入门到进阶,实战计算机视觉与自然语言处理
    理论基础+技术讲解+实战开发,掌握PyTorch框架

    PyTorch是深度学习的主流框架之一,新手入门相对容易。课程将算法、模型和基础理论知识进行有机结合,结合多个不同的CV与NLP实战项目,帮助大家掌握PyTorch框架的基础知识和使用方法,带大家较平稳地入门深度学习领域。


    图片.png

    资源目录:
    1-1 课程导学.mp4
    2-1 初识Pytorch基本框架.mp4
    2-2 【讨论题】比较动态图与静态图推理框架.txt
    2-3 环境配置(1).mp4
    2-4 环境配置(2).mp4
    3-1 机器学习中的分类与回归问题-机器学习基本构成元素.mp4
    3-2 Tensor的基本定义.mp4
    3-3 Tensor与机器学习的关系.mp4
    3-4 Tensor创建编程实例.mp4
    3-5 Tensor的属性.mp4
    3-6 Tensor的属性-稀疏的张量的编程实践.mp4
    3-7 Tensor的算术运算.mp4
    3-8 Tensor的算术运算编程实例.mp4
    3-9 in-place的概念和广播机制.mp4
    3-10 取整-余.mp4
    3-11 比较运算-排序-topk-kthvalue-数据合法性校验.mp4
    3-12 三角函数.mp4
    3-13 其他数学函数.mp4
    3-14 Pytorch与统计学方法.mp4
    3-15 Pytorch与分布函数.mp4
    3-16 Pytorch与随机抽样.mp4
    3-17 Pytorch与线性代数运算.mp4
    3-18 Pytorch与矩阵分解-PCA.mp4
    3-19 Pytorch与矩阵分解-SVD分解-LDA.mp4
    3-20 Pytorch与张量裁剪.mp4
    3-21 Pytorch与张量的索引与数据筛选.mp4
    3-22 Pytorch与张量组合与拼接.mp4
    3-23 Pytorch与张量切片.mp4
    3-24 Pytorch与张量变形.mp4
    3-25 Pytorch与张量填充&傅里叶变换.mp4
    3-26 Pytorch简单编程技巧.mp4
    3-27 Pytorch与autograd-导数-方向导数-偏导数-梯度的概念.mp4
    3-28 Pytorch与autograd-梯度与机器学习最优解.mp4
    3-29 Pytorch与autograd-Variable$tensor.mp4
    3-30 Pytorch与autograd-如何计算梯度.mp4
    3-31 Pytorch与autograd中的几个重要概念-variable-grad-grad_fn.mp4
    3-32 Pytorch与autograd中的几个重要概念-autograd例子.mp4
    3-33 Pytorch与autograd中的几个重要概念-function.mp4
    3-34 Pytorch与nn库.mp4
    3-35 Pytorch与visdom.mp4
    3-36 Pytorch与tensorboardX.mp4
    3-37 Pytorch与torchvision.mp4
    4-1 机器学习和神经网络的基本概念(1).mp4
    4-2 机器学习和神经网络的基本概念(2).mp4
    4-3 利用神经网络解决分类和回归问题(1).mp4
    4-4 利用神经网络解决分类和回归问题(2).mp4
    4-5 利用神经网络解决分类和回归问题(3).mp4
    4-6 利用神经网络解决分类和回归问题(4).mp4
    4-7 利用神经网络解决分类和回归问题(5).mp4
    5-1 计算机视觉基本概念.mp4
    5-2 图像处理常见概念.mp4
    5-3 特征工程.mp4
    5-4 卷积神经网(上).mp4
    5-5 卷积神经网(下).mp4
    5-6 pooling层.mp4
    5-7 激活层-BN层-FC层-损失层.mp4
    5-8 经典卷积神经网络结构.mp4
    5-9 轻量型网络结构.mp4
    5-10 多分支网络结构.mp4
    5-11 attention的网络结构.mp4
    5-12 学习率.mp4
    5-13 优化器.mp4
    5-14 卷积神经网添加正则化.mp4
    6-1 图像分类网络模型框架解读(上).mp4
    6-2 图像分类网络模型框架解读(下).mp4
    6-3 cifar10数据介绍-读取-处理(上).mp4
    6-4 cifar10数据介绍-读取-处理(下).mp4
    6-5 PyTorch自定义数据加载-加载Cifar10数据.mp4
    6-6 PyTorch搭建 VGGNet 实现Cifar10图像分类.mp4
    6-7 PyTorch搭建cifar10训练脚本-tensorboard记录LOG(上).mp4
    6-8 PyTorch搭建cifar10训练脚本-tensorboard记录LOG(下).mp4
    6-9 PyTorch搭建cifar10训练脚本搭建-ResNet结构(上).mp4
    6-10 PyTorch搭建cifar10训练脚本搭建-ResNet结构(下).mp4
    6-11 PyTorch搭建cifar10训练脚本搭建-Mobilenetv1结构.mp4
    6-12 PyTorch搭建cifar10训练脚本搭建-Inception结构(上).mp4
    6-13 PyTorch搭建cifar10训练脚本搭建-Inception结构(下).mp4
    6-14 PyTorch搭建cifar10训练脚本搭建-调用Pytorch标准网络ResNet18等.mp4
    6-15 PyTorch搭建cifar10推理测试脚本搭建.mp4
    6-16 分类问题优化思路.mp4
    6-17 分类问题最新研究进展和方向.mp4
    7-1 目标检测问题介绍(上).mp4
    7-2 目标检测问题介绍(下).mp4
    7-3 Pascal VOC-COCO数据集介绍.mp4
    7-4 MMdetection框架介绍-安装说明.mp4
    7-5 MMdetection框架使用说明.mp4
    7-6 【讨论题】比较mmdetection与detectron.txt
    7-7 MMdetection训练Passcal VOC目标检测任务(上).mp4
    7-8 MMdetection训练Passcal VOC目标检测任务(中).mp4
    7-9 MMdetection训练Passcal VOC目标检测任务(下).mp4
    7-10 MMdetection Test脚本.mp4
    7-11 MMdetection LOG分析.mp4
    8-1 图像分割基本概念.mp4
    8-2 图像分割方法介绍.mp4
    8-3 图像分割评价指标及目前面临的挑战.mp4
    8-4 COCO数据集介绍.mp4
    8-5 detectron框架介绍和使用简单说明.mp4
    8-6 coco数据集标注文件解析.mp4
    8-7 detectron源码解读和模型训练-demo测试.mp4
    8-8 【讨论题】比较全景分割,语义分割和实例分割不同任务.txt
    9-1 GAN的基础概念和典型模型介绍(上).mp4
    9-2 GAN的基础概念和典型模型介绍(下).mp4
    9-3 图像风格转换数据下载与自定义dataset类.mp4
    9-4 cycleGAN模型搭建-model.mp4
    9-5 cycleGAN模型搭建-train(上).mp4
    9-6 cycleGAN模型搭建-train(下).mp4
    9-7 cycleGAN模型搭建-test.mp4
    10-1 RNN网络基础.mp4
    10-2 RNN常见网络结构-simple RNN网络.mp4
    10-3 Bi-RNN网络.mp4
    10-4 LSTM网络基础.mp4
    10-5 Attention结构.mp4
    10-6 Transformer结构.mp4
    10-7 BERT结构.mp4
    10-8 NLP基础概念介绍.mp4
    10-9 【讨论题】深入了解transformer在CV任务中的应用.txt
    11-1 文本情感分析-情感分类概念介绍.mp4
    11-2 文本情感分类关键流程介绍.mp4
    11-3 文本情感分类之文本预处理.mp4
    11-4 文本情感分类之特征提取与文本表示.mp4
    11-5 文本情感分类之深度学习模型.mp4
    11-6 文本情感分类-数据准备.mp4
    11-7 文本情感分类-dataset类定义.mp4
    11-8 文本情感分类-model类定义.mp4
    11-9 文本情感分类-train脚本定义.mp4
    11-10 文本情感分类-test脚本定义.mp4
    12-1 机器翻译相关方法-应用场景-评价方法.mp4
    12-2 Seq2Seq-Attention编程实例数据准备-模型结构-相关函数.mp4
    12-3 Seq2Seq-Attention编程实例-定义数据处理模块.mp4
    12-4 Seq2Seq-Attention编程实例-定义模型结构模块(上).mp4
    12-5 Seq2Seq-Attention编程实例-定义模型结构模块(下).mp4
    12-6 Seq2Seq-Attention编程实例-定义train模块(上).mp4
    12-7 Seq2Seq-Attention编程实例-定义train模块(下).mp4
    12-8 Seq2Seq-Attention编程实例-定义train模块-loss function.mp4
    12-9 Seq2Seq-Attention编程实例-定义eval模块.mp4
    12-10 【讨论题】深入了解Attention在CV任务中的应用前景?.txt
    13-1 PyTorch模型开发与部署基础平台介绍.mp4
    13-2 PyTorch工程化基础--Torchscript.mp4
    13-3 PyTorch服务端发布平台--Torchserver.mp4
    13-4 PyTorch终端推理基础--ONNX.mp4
    14-1 linux操作基础串讲.mp4
    15-1 课程总结.mp4
    detectron2-master.zip
    mmdetection-master.zip
    Pytorch_code-master.zip
    Pytorch_code.txt
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  • TA的每日心情
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    [LV.Master]伴坛终老

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  • TA的每日心情

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    [LV.4]偶尔看看III

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  • TA的每日心情
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    好好学习,天天向上
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  • TA的每日心情
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  • TA的每日心情

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  • TA的每日心情
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  • TA的每日心情

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