零基础AI入门实战(深度学习+Pytorch),AI必备基础
轻松看懂不费劲
小白友好无门槛
手把手实战教学
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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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