资源名称：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
合集数目：50
资源类型：课程
资源格式：MP4
资源大小：2.9GB
存储方式：百度网盘-夸克网盘
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《0基础 AI入门实战（深度学习+Pytorch）》主打零门槛友好路线，以通俗易懂的方式引导完全无基础的读者迈入人工智能世界，融合深度学习核心原理与Pytorch实战技巧，通过一系列贴近实际的入门案例帮助学习者边学边练、快速上手。课程内容兼顾跨专业背景，助力不同领域的读者借由实战迅速提升AI技能，轻松打通从概念理解到动手建模的关键路径。

目录结构：

├── 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
│ ├── 059-3-命令行参数与DEBUG.mp4
│ ├── 043-1-任务分析与图像数据基本处理.mp4
│ ├── 071-2-源码DEBUG演示.mp4
│ ├── 021-3-self-attention要解决的问题.mp4
│ ├── 012-2-卷积要完成的任务解读.mp4
│ ├── 028-2-CPU与GPU版本安装方法解读.mp4
│ ├── 014-4-层次结构的作用.mp4
│ ├── 065-9-模型训练任务与总结.mp4
│ ├── 045-3-数据集与模型选择.mp4
│ ├── 027-1-PyTorch框架与其他框架区别分析.mp4
│ ├── 029-1-数据集与任务概述.mp4
│ ├── 011-1-卷积神经网络概述分析.mp4
│ ├── 036-1-任务与数据集解读.mp4
│ ├── 034-6-训练一个基本的分类模型.mp4
│ ├── 075-6-特征加权分配.mp4
│ ├── 003-2-模型更新方法解读.mp4
│ ├── 068-3-基于Flask测试模型预测结果.mp4
│ ├── 064-8-网络模型预测结果输出.mp4
│ ├── 062-6-字符预处理转换ID.mp4
│ ├── 033-5-损失与训练模块分析.mp4
│ ├── 031-3-网络结构定义方法.mp4
│ ├── 070-1-项目源码准备.mp4
│ ├── 016-6-池化层的作用与效果.mp4
│ ├── 061-5-预料表与字符切分.mp4
│ ├── 040-1-输入特征通道分析.mp4
│ ├── 053-4-实用Dataloader加载数据并训练模型.mp4
│ ├── 076-7-完成前向传播.mp4
│ ├── 008-7-神经网络效果可视化分析.mp4
│ ├── 024-6-位置编码与解码器.mp4
│ ├── 048-6-输出类别个数修改.mp4
│ ├── 051-9-重新训练全部模型.mp4
│ ├── 015-5-参数共享的作用.mp4
│ ├── 050-8-模型训练方法.mp4
│ ├── 074-5-QKV计算方法.mp4
│ ├── 002-1-神经网络要完成的任务分析.mp4
│ ├── 042-3-卷积网络模型训练.mp4
│ ├── 038-3-训练流程实例.mp4
│ ├── 013-3-卷积计算详细流程演示.mp4
│ ├── 026-8-BERT训练方式分析.mp4
│ ├── 006-5-反向传播演示.mp4
│ ├── 049-7-优化器与学习率衰减.mp4
│ ├── 032-4-数据源定义简介.mp4
│ ├── 072-3-Embedding模块实现方法.mp4
│ ├── 067-2-服务端处理与预测函数.mp4
│ ├── 019-1-RNN网络结构原理与问题.mp4
│ ├── 022-4-QKV的来源与作用.mp4
│ ├── 060-4-训练模型所需基本配置参数分析.mp4
│ ├── 052-10-测试结果演示分析.mp4
│ ├── 055-2-图像数据与标签路径处理.mp4
│ └── 057-1-数据集与任务目标分析.mp4

下载地址

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