唐宇迪零基础入门实战深度学习Pytorch

🎓通过本课程，您将掌握深度学习的核心知识与实战技能，包括神经网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、注意力机制、Transformer模型和PyTorch框架的应用。课程内容由浅入深，结合实操演示，让您零基础也能快速入门并具备自主开发能力。🔍

学习方式|网盘在线观看

课程亮点：

• 神经网络基础与架构拆解 🧠
• 训练方法与模型优化技巧 ⚙️
• CNN与卷积层详细分析 📸
• RNN与序列模型原理 📝
• 注意力机制与Transformer架构 🌟
• 实战PyTorch框架操作 💻
• 图像与文本数据处理技巧 🖼️📝
• 迁移学习与模型调优 🔄
• 端到端项目实战演练 🚀

【课程目录简要概览】

1. 深度学习基础与神经网络原理
2. 卷积神经网络（CNN）结构与应用
3. 循环神经网络（RNN）与注意力机制
4. Transformer模型与BERT等前沿技术
5. PyTorch框架详解与环境配置
6. 图像与文本数据预处理
7. 模型训练、调参与优化
8. 实战项目：从数据加载到模型部署