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****-人工智能-深度学习框架-Pytorch案例实战视频课程-深度学习
学习有效期：永久观看
学习时长：244分钟
学习计划：5天
难度：低
「口碑讲师带队学习，让你的问题不过夜」
讲师姓名：沈福利
开发组长/高级工程师/技术专家
讲师介绍：JAVA企业级应用讲师、大数据实时处理技术领域工程师。从事多年JAVAEE、大数据处理方向的研发，设计和管理工作，擅长分布式开发和实时计算。对Hadoop、Storm、Spark等大数据领域技术框架有一定的实践经验。
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「你将学到什么？」
Pytorch是facebook开源的深度学习（包括机器学习）框架，伴随着人公智能业的兴盛其大名早已响彻云霄。
本课程从卷积神经网络CNN 开始讲起，逐步延伸到深度学习各大神经网络，全程原理和案例代码实战，一步步带大家入门如何使用Pytorch玩转深度学习。
课程风格通俗易懂，快速掌握当下最热门的深度学习框架！最后通过 kaggle 的一个比赛项目：猫狗分类，通过Pytorch 深度学习工具来完成我们的项目。
「课程学习目录」
| 1.课程整体内容介绍 |
| 2.初步认识CNN和数学公式复习 |
| 3.CNN 卷积层概念 |
| 4.CNN 中的stride和zero-padding使用方法 |
| 5.CNN 特征图计算 |
| 6.CNN PoolLayers和FC&训练过程演示 |
| 7.CNN 网络发展历史 |
| 8.图形化方式介绍CNN图像应用 |
| 9.图形化方式介绍FC和CNN区别以及CNN概念 |
| 10.keras实现CNN网络 |
| 11.CNN在语音和文本应用介绍 |
| 12.项目实战-图像分类实战大概介绍 |
| 13.项目实战-导入图像库以及数据探索 |
| 14.项目实战-数据预处理 |
| 15.项目实战-pytorch数据加载和可视化 |
| 16.项目实战-RGB三通道数据可视化 |
| 17.项目实战-fine-tuning网络加载和网络调整 |
| 18.项目实战-模型训练功能 |
| 19.项目实战-模型验证功能 |
| 20.项目实战-分类混淆矩阵效果评估 |
| 21.项目实战-数据预测可视化&GPU效果 |
| 22.项目实战-CPU环境训练过程&tensorboardx可视化 |
| 23.项目实战-GPU环境训练过程&在线服务预测 |
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