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深度学习与PyTorch入门实战教程

龙良曲
数据科学家
新加坡国立大学研究员
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【课程介绍】
新加坡国立大学AI团队倾情打造,资深研究员龙老师主讲,帮助人工智能、深度学习初学者快速深刻理解深度学习算法。
深度学习与PyTorch入门教程,涵盖了人工智能的发展历程,基本的数学理论,线性回归,逻辑回归,梯度及梯度下降,损失函数,多分类问题,BatchNorm,卷积神经网络CNN/ResNet,循环神经网络RNN/LSTM,对抗生成网络GAN/WGAN等等,以及对应的PyTorch的实现方式详细阐述,并通过丰富的案例实战加深学员的印象,确保学员轻松理解每个算法精髓。本课程由完整全面、脉络清晰的深度学习核心算法入门,到当前学界、工业界热门的深度学习应用实战,有效提高学生解决实际问题的能力。通过学习本课程,学员可以:掌握深度学习核心算法技术;掌握面向不用场景任务的深度学习应用技术;熟悉各种不同深度神经网络的拓扑结构及应用;熟悉前沿深度学习强化学习等热点技术,把握深度学习的技术发展趋势;提升解决深度学习实际问题的能力。
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【课程收益】
全面掌握深度学习算法
熟练运用PyTorch框架
第一章:PyTorch简介
第二章:安装环境准备
第三章:初见深度学习
第四章:PyTorch张量操作
第五章:张量高阶操作
第六章:随机梯度下降
第七章:感知机梯度传播推导
第八章:多层感知机与分类器
第九章:深度学习其他技巧
第一十章:卷积神经网络
第一十一章:循环神经网络RNN&LSTM
第一十二章:对抗生成网络GAN
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