每天1个副业教程，今天是第【0223-0基础AI入门实战(深度学习+Pytorch) 通
<e type="hashtag" hid="48888151255888" title="%23%E9%A1%B9%E7%9B%AE%E5%BA%93%23" /> <br>每天1个副业教程，今天是第【0223-0基础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】<br>课程目录：<br><br>001-课程介绍.mp4<br>002-1-神经网络要完成的任务分析.mp4<br>003-2-模型更新方法解读.mp4<br>004-3-损失函数计算方法.mp4<br>005-4-前向传指流程解读.mp4<br>006-5-反向传指演示mp4<br>007-6-神经网络整体架构详细拆解.mp4<br>008-7-神经网络效果可视化分析.mp<br>009-8-神经元个数的作用.mp4<br>010-9-预处理与dropout的作用.mp4<br>011-1-卷积神经网络概述分析.mp4<br>012-2-卷积要完成的任务解读.mp4<br>013-3-卷积计算详细流程江示.mp4<br>014-4-层次结梅的作用.mp4<br>015-5-参数共享的作用.mp4<br>016-6-池化层的作用与数果.mp4<br>017-7-整体网络结构架构分析.mp4<br>018-8-经典网络架构概述mp4<br>019-1-RNN网络结构原理与问题mp4<br>020-2-注意力结构历史故事介绍.mp4<br>021-3-self-attention要解决的问题mg4<br>022-4-0KV的柔源与作用.mp4<br>023-5-多头注意力机制的数果.mp4<br>024-6-位置编码与解码器.mp4<br>025-7-整体架构总结.mp4<br>026-8-BERT训练方式分析.mg4<br>027-1-PyTorch框架与其他框架区别分析.mp4<br>028-2-CPU与GPU版本安装方法解读mp<br>029-1-数据集与任务概述.mp4<br>030-2-基本模块应用测试.mp4<br>031-3-网络结构定义方法.mp4<br>032-4-数据源定义简介.mp4<br>033-5-损实与训练模块分析.mp<br>034-6-训练一个基本的分类模型mp<br>035-7-参数对结果的影响.mp4<br>036-1-任务与数据集解读.mp4<br>037-2-参数初始化操作解读.m4<br><br>038-3-训练流程实例.mp4<br>039-4-模型学习与预测.mp4<br>040-1-输入特征通道分析.mp4<br>041-2-卷积网络参数解读.m4<br>042-3-卷积网络模型训练.mp4<br>043-1-任务分析与图像数据基本处理mp4<br>044-2-数据增强模块.mp4<br>045-3-数据集与模型选择.mp4<br>046-4-迁移学习方法解读.mp4<br>047-5-输出层与棵度设置.mp4<br>048-6-输出类别个数修改.mp4<br>049-7-优化器与学习率衰减.mp4<br>050-8-模型训练方法.mp4<br>051-9-重新训练全部模型.mp4<br>052-10-测试结果演示分析.mp4<br>053-4-实用Dataloader加裁数据并训练模型mp<br>054-1-Dataloader要完成的任务分析.mp4<br>055-2-图博教据与标签路径处理.mp4<br>056-3-Dataloader中需要实现的方法分析.mp4<br>057-1-数据集与任务目标分析.mp4<br>058-2-文本数据处理基本流程分析.mp4<br>059-3-命令行参数与DEBUG.mp4<br>060-4-训练模型所需基本配置参数分析.mp4<br>061-5-预料表与学特切分.mp4<br>062-6-字符预处理转换ID.mp4<br>063-7-LSTM网络结构基本定义.mp4<br>064-8-网络模型预测结果输出.mp4<br>065-9-模型训练任务与总结.mp4<br>066-1-基本结构与训练好的模型加款.mp4<br>067-2-服务端处理与预测国数.mp4<br>068-3-基于Flask测试模型预测结果.mp4<br>069-1-视觉transformer要完成的任务解读.mp4<br>070-1-项目源码准备.mp4<br>071-2-源码DEBUG演示mp4<br>072-3-Embedding模块实现方法.mp4<br>073-4-分块要完成的任务.mp4<br>074-5-QKV计算方法.mp4<br>075-6-特征加权分配.mp4<br>076-7-完成前向传播.mp4<br>077-8-损失计算与训练mp4<br><br>下载链接：<br>https%3A%2F%2Fpan.baidu.com%2Fs%2F105tRkNPL78y3YNOmzcBNgg%3Fpw... <br>提取码：occn <br>--来自百度网盘超级会员V7的分享<br><img src=""/><br> 占位编辑 锄禾日当午，发帖真辛苦。谁知坛中餐，帖帖皆辛苦！ 啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊
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