零基础AI入门实战(深度学习+Pytorch)，AI必备基础

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零基础入门

实例实战演练

转专业提高

课程内容具体内容：

001-课程简介.mp4

002-1-神经元网络要解决的问题分析.mp4

003-2-模型升级.mp4

004-3-交叉熵计算方法.mp4

005-4-向前解释计算步骤.mp4

006-5-反向传播测试.mp4

007-6-神经元网络整体框架详细拆卸.mp4

008-7-神经元网络实际效果数据可视化分析.mp4

009-8-神经细胞数量的功效.mp4

010-9-预备处理和dropout的功效.mp4

011-1-神经网络简介分析.mp4

解释012-2-卷积和要解决的问题.mp4

013-3-卷积计算详细步骤.mp4

014-4-层级结构.mp4

015-5-参数共享的功效.mp4

016-6-池化层的作用及实际效果.mp4

017-7-整体网络结构设计分析.mp4

018-8-传统网络结构简介.mp4

019-1-RNN网络结构原理.mp4

020-2-详细介绍专注结构的历史典故.mp4

021-3-self-attention需要解决的问题.mp4

022-4-QKV的来源和功能.mp4

023-5-双头注意机制效果.mp4

位置编码024-6-视频解码器.mp4

总结025-7-整体框架.mp4

026-8-BERT训练方法分析.mp4

027-1-Pytorch架构与其他架构的差异分析.mp4

解释028-2-CPU和GPU版本号的安装步骤.mp4

029-1-数据集和任务简介.mp4

030-2-基本上通过个人检测控制模块的应用.mp4

031-3-网络结构定义方法.mp4

032-4-数据库定位介绍.mp4

033-5-损伤与训练控制模块分析.mp4

034-6-训练基本类型的模型.mp4

035-7-主要参数对结果的影响.mp4

036-1-日常任务和数据集解释.mp4

037-2-参数初始实际操作解释.mp4

038-3-训练步骤案例.mp4

039-4-模型学习培训与预测.mp4

040-1-输入特性安全通道分析.mp4

041-2-卷积网络主要参数解读.mp4

042-3-卷积网模型训练.mp4

043-1-日常任务分析和图像信息基本处理.mp4

044-2-数据增强控制模块.mp4

选择045-3-数据集和模型.mp4

046-4-迁移学习方法解释.mp4

047-5-输出层和梯度方向设置.mp4

048-6-导出类型数量变化.mp4

049-7-优化器和学习率损失.mp4

050-8-模型训练.mp4

051-9-再次训练所有模型.mp4

052-10-通过个人测试结果进行测试分析.mp4

053-4-使用Dataloader输入数据信息，训练模型.mp4

054-1-Dataloader要解决的问题分析.mp4

解决055-2-图像信息和识别方法.mp4

056-3-Dataloader中需要实现的方法分析.mp4

数据集、目标和任务分析.mp4

058-2-文字数据处理方法流程步骤分析.mp4

059-3-argv与DEBUG.mp4

060-4-训练模型需要基本配置信息分析.mp4

061-5-意料表与标识符分割.mp4

062-6-标识符准备处理转换ID.mp4

063-7-LSTM网络结构基本定义.mp4

064-8-互联网模型预测结果导出.mp4

065-9-模型训练日常任务总结.mp4

066-1-结构特征和训练良好的模型载入.mp4

067-2-服务器端处理和预测函数.mp4

068-3-根据Flask通过个人检测模型预测结果.mp4

069-1-解释视觉效果transformer需要解决的问题.mp4

提前准备070-1-项目源码.mp4

DEBUG源代码071-2.mp4

072-3-Embedding控制模块完成.mp4

073-4-分层要解决的问题.mp4

074-5-QKV计算方法.mp4

075-6-特征权重计算分配.mp4

076-7-前向计算.mp4

077-8-损害计算和训练.mp4