2025年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

资源简介：

深度学习与Pytorch入门：通俗易懂的0基础实战指南，案例实战助你跨专业提升AI技能！

这篇文章是一系列关于深度学习和PyTorch入门的课程。从神经网络基础、模型更新、损失函数计算，到前向传播、反向传播，再到整体架构、效果可视化和调试技巧，课程内容涵盖了深度学习的核心概念和PyTorch框架的使用方法。

此外，还包括了卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制等特定网络结构的原理解读和实践操作，以及数据集处理、模型训练、优化器选择等实用技能的介绍。

通过这些课程，学习者可以系统地掌握深度学习和PyTorch的基础知识，从而在AI领域迅速提升自己的技能水平。

课程目录：

001.课程介绍.mp4

002.神经网络要完成的任务分析.mp4

003.模型更新方法解读.mp4

004.损失函数计算方法.mp4

005.前向传指流程解读.mp4

006.反向传指演示mp4

007.神经网络整体架构详细拆解.mp4

008.神经网络效果可视化分析.mp

009.神经元个数的作用.mp4

010.预处理与dropout的作用.mp4

011.卷积神经网络概述分析.mp4

012.卷积要完成的任务解读.mp4

013.卷积计算详细流程江示.mp4

014.层次结梅的作用.mp4

015.参数共享的作用.mp4

016.池化层的作用与数果.mp4

017.整体网络结构架构分析.mp4

018.经典网络架构概述mp4

019.RNN网络结构原理与问题mp4

020.注意力结构历史故事介绍.mp4

021.self-attention要解决的问题mg4

022.0KV的柔源与作用.mp4

023.多头注意力机制的数果.mp4

024.位置编码与解码器.mp4

025.整体架构总结.mp4

026.BERT训练方式分析.mg4

027.PyTorch框架与其他框架区别分析.mp4

028.CPU与GPU版本安装方法解读mp

029.数据集与任务概述.mp4

030.基本模块应用测试.mp4

031.网络结构定义方法.mp4

032.数据源定义简介.mp4

033.损实与训练模块分析.mp

034.训练一个基本的分类模型mp

035.参数对结果的影响.mp4

036.任务与数据集解读.mp4

037.参数初始化操作解读.m4

038.训练流程实例.mp4

039.模型学习与预测.mp4

040.输入特征通道分析.mp4

041.卷积网络参数解读.m4

042.卷积网络模型训练.mp4

043.任务分析与图像数据基本处理mp4

044.数据增强模块.mp4

045.数据集与模型选择.mp4

046.迁移学习方法解读.mp4

047.输出层与棵度设置.mp4

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