进击算法工程师深度学习课程

你将学到什么？

本课程旨在帮助你掌握深度学习核心技能，并积累实战经验，成为一名合格的算法工程师。课程内容涵盖深度学习基础理论、神经网络架构、模型优化方法以及PyTorch实战，让你从入门到进阶，最终提升在算法工程师领域的竞争力。无论你是零基础小白，还是有一定算法经验的开发者，都能从中获益匪浅！

学习方式|网盘在线

课程内容概要：

• 深度学习基础: 初识深度学习，了解其核心概念和应用场景 [1, 2]。
• 数学基础: 线性代数、微积分、概率论，为后续学习打下坚实基础 4。
• 环境搭建与工具: CUDA、Anaconda、conda命令、Jupyter Notebook、PyTorch安装与配置 [3, 6]。
• 神经网络核心原理: 神经网络原理、多层感知机、前向传播和反向传播，以及代码实现 [5, 9]。
• 模型训练与优化: 回归问题、分类问题、过拟合/欠拟合处理、正则化、Dropout、梯度消失/爆炸、模型保存与加载 5。
• 优化算法: 损失函数、梯度下降、随机梯度下降、小批量梯度下降、动量法、AdaGrad、RMSProp、Adadelta、Adam算法以及学习率调节 9。
• 卷积神经网络入门: 全连接层问题、图像卷积