零基础AI入门实战(深度学习+Pytorch)，AI必备基础

零基础AI入门实战(深度学习+Pytorch)，AI必备基础

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课程内容：

001-课程介绍.mp4

002-1-神经网络核心任务拆解.mp4

003-2-模型怎么更新.mp4

004-3-算损失值的技巧.mp4

005-4-数据前传过程详解.mp4

006-5-反向传播实例操作.mp4

007-6-神经网络结构全解析.mp4

008-7-训练效果直观展示.mp4

009-8-神经元数量影响.mp4

010-9-预处理与dropout技巧.mp4

011-1-卷积网络基础概念.mp4

012-2-卷积到底在干啥.mp4

013-3-卷积运算分步演示.mp4

014-4-分层结构有啥用.mp4

015-5-参数共享有啥用.mp4

016-6-池化层实际效果.mp4

017-7-完整网络架构解读.mp4

018-8-经典网络结构盘点.mp4

019-1-RNN原理与短板.mp4

020-2-注意力机制发展史.mp4

021-3-自注意力解决啥问题.mp4

022-4-QKV咋来的有啥用.mp4

023-5-多头注意力好在哪.mp4

024-6-位置编码与解码过程.mp4

025-7-整体架构梳理.mp4

026-8-BERT训练套路解析.mp4

027-1-PyTorch框架特色对比.mp4

028-2-CPU/GPU版本安装指南.mp4

029-1-数据集与任务说明.mp4

030-2-基础模块使用测试.mp4

031-3-定义网络结构方法.mp4

032-4-数据源配置说明.mp4

033-5-损失计算与训练模块.mp4

034-6-训练分类模型实操.mp4

035-7-参数调优影响对比.mp4

036-1-任务与数据解析.mp4

037-2-参数怎么初始化.mp4

038-3-完整训练流程演示.mp4

039-4-模型学习与预测演示.mp4

040-1-输入特征维度解析.mp4

041-2-卷积参数设置详解.mp4

042-3-训练卷积网络实操.mp4

043-1-任务分析与图像处理.mp4

044-2-数据增强技巧应用.mp4

045-3-选数据集和模型技巧.mp4

046-4-迁移学习怎么玩.mp4

047-5-输出层与梯度设置.mp4

048-6-调整输出类别数.mp4

049-7-优化器与学习率调整.mp4

050-8-模型训练全流程.mp4

051-9-完整模型再训练.mp4

052-10-测试结果展示.mp4

053-4-用Dataloader加载数据训练.mp4

054-1-Dataloader核心功能解析.mp4

055-2-处理图像和标签路径.mp4

056-3-Dataloader关键方法实现.mp4

057-1-文本任务与数据解析.mp4

058-2-处理文本数据流程.mp4

059-3-命令行参数调试技巧.mp4

060-4-训练配置参数详解.mp4

061-5-构建词表与分词.mp4

062-6-字符转ID预处理.mp4

063-7-定义LSTM结构.mp4

064-8-模型预测结果输出.mp4

065-9-模型训练要点总结.mp4

066-1-加载训练好的模型.mp4

067-2-服务端处理函数编写.mp4

068-3-Flask接口测试演示.mp4

069-1-视觉transformer核心任务.mp4

070-1-准备项目源码.mp4

071-2-源码调试过程演示.mp4

072-3-实现Embedding模块.mp4

073-4-数据分块处理.mp4

074-5-计算QKV矩阵.mp4

075-6-特征权重分配.mp4

076-7-完成前传过程.mp4

077-8-算损失值训练模型.mp4

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