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唐宇迪
高校教师 / 培训机构讲师
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计算机博士,专注于机器学习与计算机视觉领域,深度学习领域一线实战讲师。在图像识别领域有着丰富经验,实现过包括人脸识别,物体识别,关键点检测等多种应用的新算法。 参与多个国家级计算机视觉项目,多年数据领域培训经验,丰富的教学讲解经验,出品多套机器学习与深度学习系列课程,课程生动形象,风格通俗易懂。
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本课程共计1058分钟,128节,如果每天学习1小时,预计学习18天。
课程简介

深度学习框架-PyTorch实战课程旨在帮助同学们快速掌握PyTorch框架核心模块使用方法与项目应用实例,让同学们熟练使用PyTorch框架进行项目开发。课程内容全部以实战为导向,基于当下计算机视觉与自然语言处理中经典项目进行实例讲解,通过Debug模式详解项目中每一行代码的作用与效果,整体风格通俗易懂,提供全部课程所属课件。

你将收获
掌握深度学习框架PyTorch核心模块使用
熟练应用PyTorch框架进行建模任务
熟练使用PyTorch框架进行图像识别与NLP项目
掌握当下经典深度学习项目实现方法
第一章:PyTorch框架基本处理操作
第二章:神经网络实战分类与回归任务
第三章:卷积神经网络原理与参数解读
第四章:图像识别核心模块实战解读
第五章:迁移学习的作用与应用实例
第六章:递归神经网络与词向量原理解读
第七章:新闻数据集文本分类实战
第八章:对抗生成网络架构原理与实战解析
第九章:基于CycleGan开源项目实战图像合成
第一十章:OCR文字识别原理
第一十一章:OCR文字识别项目实战
第一十二章:基于3D卷积的视频分析与动作识别
第一十三章:自然语言处理通用框架BERT原理解读
第一十四章:谷歌开源项目BERT源码解读(官方TF版)
第一十五章:基于PyTorch实战BERT模型(民间PyTorch版)
第一十六章:PyTorch框架实战模板解读
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