JK时间-PyTorch深度学习实战【504MB】

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【课程目录】

├─01-开篇词(1讲)
│      开篇词丨如何高效入门PyTorch？.html
│      开篇词丨如何高效入门PyTorch？.m4a
│      开篇词丨如何高效入门PyTorch？.pdf
│      
├─02-基础篇(3讲)
│      01丨PyTorch：网红中的顶流明星.html
│      01丨PyTorch：网红中的顶流明星.m4a
│      01丨PyTorch：网红中的顶流明星.pdf
│      02丨NumPy（上）：核心数据结构详解.html
│      02丨NumPy（上）：核心数据结构详解.m4a
│      02丨NumPy（上）：核心数据结构详解.pdf
│      03丨NumPy（下）：深度学习中的常用操作.html
│      03丨NumPy（下）：深度学习中的常用操作.m4a
│      03丨NumPy（下）：深度学习中的常用操作.pdf
│      04丨Tensor：PyTorch中最基础的计算单元.html
│      04丨Tensor：PyTorch中最基础的计算单元.m4a
│      04丨Tensor：PyTorch中最基础的计算单元.pdf
│      05丨Tensor变形记：快速掌握Tensor切分、变形等方法.html
│      05丨Tensor变形记：快速掌握Tensor切分、变形等方法.m4a
│      05丨Tensor变形记：快速掌握Tensor切分、变形等方法.pdf
│      
├─03-模型训练篇 (2讲)
│      06丨Torchvision（上）：数据读取，训练开始的第一步.html
│      06丨Torchvision（上）：数据读取，训练开始的第一步.m4a
│      06丨Torchvision（上）：数据读取，训练开始的第一步.pdf
│      07丨Torchvision（中）：数据增强，让数据更加多样性.html
│      07丨Torchvision（中）：数据增强，让数据更加多样性.m4a
│      07丨Torchvision（中）：数据增强，让数据更加多样性.pdf
│      08丨Torchvision（下）：其他有趣的功能.html
│      08丨Torchvision（下）：其他有趣的功能.m4a
│      08丨Torchvision（下）：其他有趣的功能.pdf
│      09丨卷积（上）：计算机的眼睛.html
│      09丨卷积（上）：计算机的眼睛.m4a
│      09丨卷积（上）：计算机的眼睛.pdf
│      10丨卷积（下）：计算机的眼睛.html
│      10丨卷积（下）：计算机的眼睛.m4a
│      10丨卷积（下）：计算机的眼睛.pdf
│      11丨损失函数：如何帮助模型学会“自省”？.html
│      11丨损失函数：如何帮助模型学会“自省”？.m4a
│      11丨损失函数：如何帮助模型学会“自省”？.pdf
│      12丨计算梯度：网络的前向与反向传播.html
│      12丨计算梯度：网络的前向与反向传播.m4a
│      12丨计算梯度：网络的前向与反向传播.pdf
│      13丨优化方法：更新模型参数的方法.html
│      13丨优化方法：更新模型参数的方法.m4a
│      13丨优化方法：更新模型参数的方法.pdf
│      14丨构建网络：一站式实现模型搭建与训练.html
│      14丨构建网络：一站式实现模型搭建与训练.m4a
│      14丨构建网络：一站式实现模型搭建与训练.pdf
│      15丨可视化工具：如何实现训练的可视化监控？.html
│      15丨可视化工具：如何实现训练的可视化监控？.m4a
│      15丨可视化工具：如何实现训练的可视化监控？.pdf
│      16丨分布式训练：如何加速你的模型训练？.html
│      16丨分布式训练：如何加速你的模型训练？.m4a
│      16丨分布式训练：如何加速你的模型训练？.pdf
│      加餐丨机器学习其实就那么几件事.html
│      加餐丨机器学习其实就那么几件事.m4a
│      加餐丨机器学习其实就那么几件事.pdf
│      
├─04-实战篇(1讲)
│      17丨图像分类（上）：图像分类原理与图像分类模型.html
│      17丨图像分类（上）：图像分类原理与图像分类模型.m4a
│      17丨图像分类（上）：图像分类原理与图像分类模型.pdf
│      18丨图像分类（下）：如何构建一个图像分类模型_.html
│      18丨图像分类（下）：如何构建一个图像分类模型_.pdf
│      18丨图像分类（下）：如何构建一个图像分类模型€.m4a
│      19丨图像分割（上）：详解图像分割原理与图像分割模型.html
│      19丨图像分割（上）：详解图像分割原理与图像分割模型.m4a
│      19丨图像分割（上）：详解图像分割原理与图像分割模型.pdf
│      20丨图像分割（下）：如何构建一个图像分割模型？.html
│      20丨图像分割（下）：如何构建一个图像分割模型？.m4a
│      20丨图像分割（下）：如何构建一个图像分割模型？.pdf
│      21丨NLP基础（上）：详解自然语言处理原理与常用算法.html
│      21丨NLP基础（上）：详解自然语言处理原理与常用算法.m4a
│      21丨NLP基础（上）：详解自然语言处理原理与常用算法.pdf
│      22丨NLP基础（下）：详解语言模型与注意力机制.html
│      22丨NLP基础（下）：详解语言模型与注意力机制.m4a
│      22丨NLP基础（下）：详解语言模型与注意力机制.pdf
│      23丨情感分析：如何使用LSTM进行情感分析？.html
│      23丨情感分析：如何使用LSTM进行情感分析？.m4a
│      23丨情感分析：如何使用LSTM进行情感分析？.pdf
│      24丨文本分类：如何使用BERT构建文本分类模型？.html
│      24丨文本分类：如何使用BERT构建文本分类模型？.m4a
│      24丨文本分类：如何使用BERT构建文本分类模型？.pdf
│      25丨摘要：如何快速实现自动文摘生成？.html
│      25丨摘要：如何快速实现自动文摘生成？.m4a
│      25丨摘要：如何快速实现自动文摘生成？.pdf
│      
└─05-结束语(1讲)
        结束语丨人生充满选择，选择与努力同样重要.html
        结束语丨人生充满选择，选择与努力同样重要.m4a
        结束语丨人生充满选择，选择与努力同样重要.pdf

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