0基础AI入门实战(深度学习+Pytorch)

网络资源介绍：
文件目录：
001-课程内容详细介绍.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-前传指步骤解释.mp4
006-5-反方向传指测试mp4
007-6-详细拆卸神经元网络的整体框架.mp4
008-7-神经元网络实际效果数据可视化分析.mp
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-层次结梅的功效.mp4
015-5-参数共享的功效.mp4
016-6-池化层和数果的作用.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，难题mp4
详细介绍了020-2-专注构造的历史典故.mp4
021-3-self-mg4需要解决attention问题
022-4-0KV的柔源和作用.mp4
023-5-双头注意机制的价值.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.mg4
027-1-Pytorch架构与其他架构的差异分析.mp4
028-2-CPU和GPU版本号安装步骤解读mpp
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-损实与训练控制模块分析.mp
034-6-训练基本类型的mp模型
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.m4
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.m4
042-3-卷积网模型训练.mp4
mp43-1-日常任务分析和图像信息基本处理
044-2-数据增强控制模块.mp4
045-3-数据集和模型选择.mp4
046-4-迁移学习方法解释.mp4
047-5-输出层和树度设置.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Dataloder加裁数据信息，训练模型mp
054-1-Dataloader要解决的问题分析.mp4
解决055-2-图博教据和识别方法.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-意料表和学特分割.mp4
062-6-标识符准备处理变换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.mp4
065-9-模型训练日常任务总结.mp4
066-1-结构特征和训练较好的模型添加.mp4
067-2-服务器端解决和预测国数.mp4
068-3-根据Flask通过个人检测模型预测结果.mp4
069-1-视觉效果transformer要解决的问题解释.mp4
提前准备070-1-项目源码.mp4
071-2-源代码DEBUG演试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-进行前向计算.mp4
077-8-损伤计算和训练mp4