深度学习与pytorch入门实战

课程简介🎓：通过本课程，你将系统掌握深度学习的基础知识、开发环境搭建、各种模型（从线性回归到卷积神经网络、递归网络、生成对抗网络等）的原理与实战技巧。学习如何使用PyTorch进行模型开发、调试和优化，逐步成为深度学习入门到精通的专家，为未来的AI项目奠定坚实基础！🚀

学习方式|网盘在线

【课程目录】🗂️

1. 深度学习入门—开启AI之旅👀

• 深度学习框架简介.mp4 🖥️：了解深度学习的基本框架和原理
• PyTorch功能演示.mp4 🔧：掌握PyTorch的基本操作和功能

2. 开发环境安装指南🛠️

• Anaconda-CUDA安装.mp4 ⚡：轻松搭建GPU加速环境
• PyTorch-PyCharm安装.mp4 💻：配置Python开发环境

3. 扇入门基础：回归问题实战📊

• 简单回归问题（第1部分）.mp4 ✔️：了解回归模型基础
• 简单回归问题（第2部分）.mp4 ✔️
• 回归问题实战.mp4 📝：实战演练
• 分类问题引入（第1部分）.mp4 🗂️：理解分类任务基础
• 分类问题引入（第2部分）.mp4 🗂️
• 手写数字识别初体验（不同阶段）.mp4 ✍️：实现手写数字识别，从入门到实践

4. PyTorch核心基础教程🧑‍💻

• 张量数据类型（部分1和2）.mp4 💠：学习多种数据类型
• 创建Tensor（部分1和2）.mp4 🏗️：掌握Tensor的创建技巧
• 索引与切片（部分1和2）.mp4 🎯：操作Tensor的基础
• 维度变换（部分1到4）.mp4 🔄：学习Tensor的重构与变换

5. PyTorch进阶技巧🚀

• broadcasting原则（部分1到3）.mp4 🔢：理解自动广播机制
• 合并与分割操作.mp4 🧩：多Tensor拼接与拆分
• 数学运算.mp4 ➕：Tensor的数学基础运算
• 属性统计.mp4 📊：Tensor中数据统计方法
• 高阶操作.mp4 🔬：复杂Tensor操作技巧

6. 梯度下降和反向传播🔽

• 梯度的概念（部分1和2）.mp4 💡：理解梯度的作用
• 激活函数和Loss的梯度（部分1到4）.mp4 📉：掌握反向传播的关键
• 感知机梯度推导.mp4 ✍️：理解单层模型训练
• 链式法则.mp4 🔗：深度理解梯度计算
• 反向传播算法详解（部分1和2）.mp4 🔙：核心算法解析
• 优化问题实战.mp4 💪：应用梯度下降优化模型

7. 神经网络与全连接层⛓️

• 逻辑回归简介.mp4 🧮：基础线性模型
• 交叉熵损失函数（部分1到3）.mp4 🧪：多分类模型的关键
• 多分类问题实战.mp4 📝：多类别模型应用
• 全连接层介绍.mp4 💻：深入理解网络结构
• 激活函数与GPU加速.mp4 ⚡：提升模型计算速度
• MNIST测试实战.mp4 🖼️：实际手写数字识别
• 结果可视化（Visdom）.mp4 🎨：模型训练的可视化手段

8. 避免过拟合—提升模型泛化能力🚫

• 过拟合与欠拟合.mp4 🔍：理解模型学习的平衡
• 交叉验证.mp4 🕵️‍♂️：模型性能验证技巧
• 正则化技术（Regularization）.mp4 🧙‍♂️：避免模型过拟合
• 动量与学习率衰减.mp4 📉：训练过程中的优化技巧
• Early stopping、Dropout等实战.mp4 ⏸️：实用防过拟合方法

9. 卷积神经网络（CNN）入门与实战🖼️

• 卷积的基本概念.mp4 🔍：理解卷积操作
• CNN架构（LeNet5, AlexNet, VGG, GoogLeNet）.mp4 🏰：深度经典网络介绍
• ResNet与DenseNet.mp4 🧱：残差网络与密集连接
• nn.Module模块介绍.mp4 🧩：自定义网络结构
• 数据增强.mp4 🌪️：提升模型鲁棒性

10. CIFAR10与ResNet实战🎯

• CIFAR10简介.mp4 🖼️：常用图像数据集训练
• CNN实战训练.mp4 🏋️‍♂️：实际训练流程
• ResNet实战应用.mp4 🚧：深度残差网络训练
• 模型性能评估与总结.mp4 📈：模型效果验证

11. 递归神经网络（RNN）& LSTM深度学习⏳

• 时间序列表示方法.mp4 🕰️：处理序列数据基础
• RNN & LSTM原理（部分1到2）.mp4 🔁：理解序列模型
• RNN与LSTM应用（实战）.mp4 📝：实战示范
• 梯度爆炸与弥散问题.mp4 ⚠️：训练中常见难题
• 情感分类实战.mp4 ❤️：应用序列模型进行文本情感分析

12. 迁移学习实战：宝可梦图片分类🧙‍♂️

• 数据预处理 &自定义数据集.mp4 🧹：准备实战数据
• 自定义网络结构设计.mp4 🛠️
• 迁移学习原理与实战.mp4 🚀：利用预训练模型快速提升性能

13.自编码器（Auto-Encoders）🎭

• 无监督学习基础.mp4 🤖：学习数据压缩与重建
• Auto-Encoder原理与变体（VAE、Adversarial Auto-Encoder）.mp4 🧬：深度生成模型
• 实战应用（编码/解码）.mp4 🔑：图像压缩与生成

14.生成对抗网络（GAN）🌌

• GAN原理与训练策略.mp4 🖼️：理解生成模型
• 经典GAN（基本实现、WGAN-GP）.mp4 🚧：深度生成实战
• 网络训练与鲁棒性提升.mp4 🤝：训练中的技巧和挑战

15.环境配置（可选）🖥️

• Ubuntu安装、CUDA、Cudnn配置指南.mp4 🛠️：搭建云端深度学习环境
• PyCharm调试环境.mp4 🔍

16.人工智能发展简史（可选）🌐

• 神经元起源与深度学习发展脉络.mp4 🧠
• 代表性模型（感知机、BP、CNN、LSTM）演变.mp4

17. Numpy实战与深度神经网络基础（可选）⚙️

• Numpy基础操作（权值表示、多层感知机实现）.mp4 📊